调参得好不好往往对最终模型性能有关键性影响．给定包含m个样本的数据集D，在模型评估与选择过程中由于需要留出一部分数据进行评估测试，事实上我们只使用了一部分数据训练模型．因此，在模型选择完成后，学习算法和参数配置已选定，此时应该用数据集D重新训练模型，这个模型在训练过程中使用了所有m个样本，这才是我们最终提交给用户的模型．另外，需注意的是，我们通常把学得模型在实际使用中遇到的数据称为测试数据，为了加以区分，模型评估与选择中用于评估测试的数据集常称为“验证集”(validation set).例如，在研究对比不同算法的泛化性能时，我们用测试集上的判别效果来估计模型在实际使用时的泛化能力，而把训练数据另外划分为训练集和验证集，基于验证集上的性能来进行模型选择和调参．