数据集如何划分成训练集、验证集和测试集？

在训练深度学习模型时，数据集通常会按照一定的比例划分为训练集、验证集和测试集。这个过程有助于评估模型的性能并防止过拟合。以下是一个基本的方法[^2]：

1. **数据划分**:
- **训练集**：用于训练模型，通常占比约为70%到80%，用于模型的学习和参数优化。

   train_data = dataset[:int(0.7 * len(dataset))]

- **验证集**：用于调整模型超参数和防止过拟合，一般占20%到30%。

   validation_data = dataset[int(0.7 * len(dataset)):int(0.9 * len(dataset))]

- **测试集**：最后保留的部分，用于最终评估模型性能，保持不变或占比约10%。

   test_data = dataset[int(0.9 * len(dataset)):]

2. **数据预处理**（如归一化、标准化）通常在这一步进行，然后将数据应用到模型的训练、验证和测试过程中。