测试集（Test Set）在机器学习中是指模型训练完成后，用于最终评估其性能的独立数据集，这些数据在训练过程中从未被模型接触过，旨在模拟真实世界中的未知场景，从而客观衡量模型的泛化能力、预测准确度和鲁棒性。通过将整体数据划分为训练集、验证集和测试集，开发者能有效防止过拟合，确保模型在部署后对新数据的处理能力。
在AI产品开发的实际落地中，测试集是产品经理验证模型可靠性的核心工具，它帮助评估产品是否满足业务需求，指导上线决策和迭代优化。例如，在推荐系统或自动驾驶产品中，测试集的评估结果直接关系到用户体验和安全性，确保模型在真实应用中表现稳定，是保障产品质量的关键环节。
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