坐等抽红包

training是训练数据，拿来拟合模型，就是用这部分数据来建立模型，这个相信大家都明白。
validation是验证数据，刚才说training建了一个模型，但是模型的效果仅体现了训练数据，但不一定适合同类的其他数据，所以我们会在建模前会将数据分成两部分，一部分为训练数据，一部分为验证数据（两部分数据的比例大致为7:3，这取决于你验证的方法，详细说明我从网上摘了下放在本次说明的最下边，但愿你能看懂）；另外，你也可能训练多个模型，但不知哪个模型性能更佳，这时可以将验证数据输入不同模型进行比较。
test是测试数据，它跟前两者的最大区别在于：training和validation数据均是同一时期的数据，如都是5-7月数据，但既然是测试，我们就需要用跨期的数据来验证模型的稳定性，此时，可采用8月单月数据或9月单月数据对建好的模型进行测试，看性能有没有下降或偏移。

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Holdout 验证常识来说，Holdout 验证并非一种交叉验证，因为数据并没有交叉使用。 随机从最初的样本中选出部分，形成交叉验证数据，而剩余的就当做训练数据。 一般来说，少于原本样本三分之一的数据被选做验证数据。

K-fold cross-validation{{K次交叉验证，初始采样分割成K个子样本，一个单独的子样本被保留作为验证模型的数据，其他K-1个样本用来训练。交叉验证重复K次，每个子样本验证一次，平均K次的结果或者使用其它结合方式，最终得到一个单一估测。这个方法的优势在于，同时重复运用随机产生的子样本进行训练和验证，每次的结果验证一次，10次交叉验证是最常用的。

你知道当前美国实战界，在最后输出的模型中，用的是这3中数据集的什么数据吗？如果知道，你就是实战派高手了，呵呵。加油！

training test validation 各有其用，实践中有了体会

请问大神所说的最后输出模型中，用的是这三个钟数据集的什么数据吗？指的是什么，谢谢！