Pima数据集卷积神经网络数据划分

Pima数据集是一个用于糖尿病研究的数据集，包含8个不同的特征，例如血压、胰岛素水平、BMI等。在使用卷积神经网络进行分类任务时，我们需要将数据集进行划分，一般可以按照以下比例进行划分：

1. 训练集：70%-80%
2. 验证集：10%-15%
3. 测试集：10%-20%

其中，训练集用于训练模型的参数，验证集用于调整模型的超参数，测试集则用于测试模型的泛化能力。在划分数据集之前，需要对原始数据进行预处理，例如归一化、标准化等，以提高模型的训练效果。