为什么需要将数据集划分为训练集、验证集和测试集？

将数据集划分为训练集、验证集和测试集是为了进行机器学习模型的评估和选择。下面是划分数据集的原因：

1. 训练集：训练集是用来训练机器学习模型的数据集。通过在训练集上进行模型训练，模型可以学习到数据的模式和规律，提高模型的预测能力。

2. 验证集：验证集用于调整模型的超参数和进行模型选择。在训练过程中，我们需要选择不同的超参数（如学习率、正则化参数等）来优化模型的性能。通过在验证集上评估不同超参数组合的模型性能，可以选择最佳的超参数配置。

3. 测试集：测试集用于评估最终选择的模型的性能。在模型训练和验证完成后，使用测试集来评估模型在未见过的数据上的表现。测试集的结果可以反映出模型的泛化能力，即对新样本的预测能力。

通过将数据集划分为训练集、验证集和测试集，可以有效地评估和选择机器学习模型，避免过拟合或欠拟合问题，并提高模型在实际应用中的性能。