我正在使用該庫(kù)來實(shí)現(xiàn)學(xué)習(xí)代理。我已經(jīng)生成了訓(xùn)練案例，但是我不確定不確定什么是驗(yàn)證和測(cè)試集。老師說：70％應(yīng)該是培訓(xùn)用例，10％是測(cè)試用例，其余20％應(yīng)該是驗(yàn)證用例。編輯我有此訓(xùn)練代碼，但我不知道何時(shí)停止訓(xùn)練。  def train(self, train, validation, N=0.3, M=0.1):    # N: learning rate    # M: momentum factor    accuracy = list()    while(True):        error = 0.0        for p in train:            input, target = p            self.update(input)            error = error + self.backPropagate(target, N, M)        print "validation"        total = 0        for p in validation:            input, target = p            output = self.update(input)            total += sum([abs(target - output) for target, output in zip(target, output)]) #calculates sum of absolute diference between target and output        accuracy.append(total)        print min(accuracy)        print sum(accuracy[-5:])/5        #if i % 100 == 0:        print 'error %-14f' % error        if ? < ?:            break編輯經(jīng)過約20次訓(xùn)練迭代后，使用驗(yàn)證數(shù)據(jù)可以得出平均誤差為0.2，應(yīng)該是80％？平均誤差=給定驗(yàn)證數(shù)據(jù)輸入/驗(yàn)證數(shù)據(jù)的大小，驗(yàn)證目標(biāo)與輸出之間的絕對(duì)差之和。1        avg error 0.520395         validation        0.2469378826842        avg error 0.272367           validation        0.2288324208793        avg error 0.249578            validation        0.216253590304        ...22        avg error 0.227753        validation        0.20023924471423        avg error 0.227905            validation        0.199875013416