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Why only three partitions? (training, validation, test)
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When you are trying to fit models to a large dataset, the common advice is to partition the data ... When you are trying to fit models to a large dataset, the common advice is to partition the data into three parts: the training, validation, and test dataset. This is because the models usually have three "levels" of parameters: the first "parameter" is the model class (e.g. SVM, neural network, random forest), the second set of parameters are the "regularization" parameters or "hyperparameters" (