超参数是指在机器学习中在算法训练开始前预设的一些参数值，这些参数值一般无法通过算法本身学会更改，比如KNN算法中的Manhattan distance(曼哈顿距离)、Euclidean distance(欧式距离)，K-Means算法中的簇数N,深度学习的学习率lr；与其相对的就是那些在算法中可以通过训练学到的参数，比如权值权值w、偏置b等。超参数的确定可以通过交叉验证的方法。
数据集可以分为训练集、验证集、测试集。1）训练集是用于学习的样本，用于确定机器学习或者深度学习中的各项系数，一般占所有样本的50%—60%或者更多；2）验证集是用来调整分类器参数的样本集，在训练过程中，网络模型会立刻在验证集上进行验证，我们会同步观察到这个验证集数据在模型上的表现如何，损失函数是否会下降，准确率是否在提高一般占所有样本的25—20%左右；3）测试集用于测试模型的能力（主要是分类能力），一般占20%或更少。
如图所示为例可将训练集分成5份分别作为验证集，构成如表所示的交叉验证。
为什么分成5份都要分别作为验证集验证呢，这是因为防止单独某一份的数据有问题，比如过于简单，导致预测结果偏高，再比如某份样本数据存在误差值导致预测结果偏高，所以可以交叉验证，五次迭代去平均值。建立模型的时候一般都是通过交叉验证的方式来选择参数，是真正的拿数据说话，而不是根据经验值设置。比如可以通过交叉验证来判断KNN算法的K值取多少模型的准确率最高。