训练集 测试集 验证集划分比例

通常情况下，将数据集划分为训练集、验证集和测试集是为了评估模型的性能和避免过拟合。常见的数据集划分比例是：

- 训练集：用于训练模型的数据，通常占据数据集的 60% ~ 80%。
- 验证集：用于调整模型的超参数和验证模型性能的数据，通常占据数据集的 10% ~ 20%。
- 测试集：用于评估模型的泛化能力的数据，通常占据数据集的 10% ~ 20%。

但是，这些比例并不是固定的，具体的比例需要根据数据集的大小和实际需求来确定。同时，数据集的划分也需要考虑到数据的分布情况，确保每个数据集都能够代表整个数据集的分布。