自动划分训练集和验证集

在机器学习中，自动划分训练集和验证集是一个常见的数据预处理步骤。它是为了评估模型的性能并防止过拟合。这个过程通常按照一定的比例将原始数据集分为两部分：

1. **训练集**：大部分数据用于训练模型。模型会在这些数据上学习规律和特征。一般情况下，训练集的比例可以占到80%到90%，取决于数据集大小。

2. **验证集**：剩下的小部分数据（通常是剩余的10%或5%），用于在模型训练过程中调整超参数，比如学习率、正则化强度等。这是为了验证模型在未见过的数据上的泛化能力。

在Python中，我们可以使用sklearn库中的train_test_split函数来自动划分数据，例如：

from sklearn.model_selection import train_test_split

X_train, X_val, y_train, y_val = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

其中`X`代表特征数据，`y`代表目标变量，`test_size`指定了验证集所占比例，`random_state`确保结果的可重复性。