驗證集（Validation Set）是機器學習模型開發過程中的一箇重要組成部分，主要用於調整模型的超參數和初步評估模型性能。
在模型訓練過程中，驗證集用於監控模型是否出現過擬合，即模型在訓練集上表現良好，但在未知數據上表現不佳的情況。通過在驗證集上的表現，開發者可以決定是否需要繼續訓練模型，或者調整模型的超參數以改進其在未見數據上的泛化能力。驗證集通常從原始數據集中劃分出來，其大小和劃分方式對模型的最終性能有重要影響。
與驗證集不同的是測試集，它主要用於評估模型在完全未見過的數據上的性能，以判斷模型是否足夠準確和魯棒。測試集不在訓練和驗證過程中使用，以保持其客觀性和準確性。