数据集随机划分训练集、验证集、测试集

在机器学习和数据科学中，将数据划分为训练集、验证集和测试集是模型开发过程中的重要步骤，目的是确保模型的泛化能力和避免过拟合。以下是这些数据集的主要用途：

1. **训练集（Training Set）**：这是用来训练模型的数据集。模型会使用这个数据来学习特征和规律，以便能够做出预测。通常占比最大，比如70%或80%。

2. **验证集（Validation Set）**：也称为开发集或验证集，主要用于调整模型参数和选择模型结构。在训练过程中，我们会定期在验证集上评估模型的表现，如调整超参数以防止过拟合。它通常占总数据的10%-20%，例如15%。

3. **测试集（Test Set）**：这是最终用于评估模型性能的独立数据集。只有在模型完全确定并优化后才使用测试集，因为在此之前不应直接接触它。测试集的结果能提供模型对未知数据的真实预测能力。通常占比为剩余数据的一部分，如10%。