验证集（Validation Set）是机器学习模型训练过程中使用的数据集，用于在训练期间监控模型性能、调整超参数并防止过拟合，它不同于训练集（用于模型学习）和测试集（用于最终评估），通过在迭代中提供中间反馈，帮助开发者优化模型在未知数据上的泛化能力。
在AI产品开发的实际落地中，验证集使产品经理能够高效评估模型迭代效果，指导数据驱动决策，例如选择最优模型版本或调整特征处理策略，从而提升产品部署的可靠性和性能；合理设置验证集大小和来源（如时间序列数据的分割），结合交叉验证等技术，能显著降低过拟合风险，支持更稳健的AI系统构建。
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