机器学习中开发阶段后将开发集并入训练集是否可行？是否属于作弊？

这绝对是可行的，而且是机器学习领域里非常普遍的操作，完全不属于“作弊”——只要你遵守了验证流程的核心规则就行。

核心逻辑：开发集的角色与复用的合理性 #

开发集（也叫验证集）的核心作用是在模型迭代阶段帮你：

• 调整超参数（比如学习率、正则化强度）
• 选择模型结构（比如神经网络层数、树模型的深度）
• 监控过拟合情况，判断是否需要早停

当你完成了所有调参和模型选择，确定了最终要使用的超参数和模型架构后，开发集的“使命”就完成了。这时候把它并入训练集，相当于给模型提供更多来自真实数据分布的样本，在训练数据有限的场景下，能显著提升模型的泛化能力——毕竟开发集本来就是和训练集同分布的数据，只是之前被暂时隔离出来做验证而已。

为什么这不算作弊？ #

所谓“作弊”，特指用测试集的数据参与模型的调优过程（比如看着测试集的准确率调整超参数、修改模型），这会导致最终的测试集评估结果失真，无法反映模型的真实泛化能力。

而把开发集并入训练集的操作，全程没有碰过测试集：

• 开发阶段所有的决策（调参、选模型）都只基于训练集和开发集
• 测试集仅在最后做一次无干预的最终评估

这完全符合机器学习验证流程的规范，业内对此是认可的。

注意事项 #

• 绝对不能碰测试集：哪怕是好奇看一眼测试集的结果都不行，必须把测试集严格隔离到最后一步。
• 数据量足够大时可灵活选择：如果你的训练数据已经非常充足，开发集的加入对模型提升不大，这时候也可以选择不合并，但数据有限时，合并是最优选择。
• 交叉验证场景同理：如果你用的是K折交叉验证来选超参数，最终训练时也会把所有K份训练数据全部用来训练最终模型，这和合并开发集的逻辑是一致的。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Alex