怎么把数据集分为训练集 验证集 测试集

将数据集分为训练集、验证集和测试集是机器学习中常用的一种数据集划分方法。具体步骤如下：

1. 首先，将数据集按照一定比例分为训练集和测试集，一般常用的比例是70%的训练集和30%的测试集；
2. 在拆分出的训练集中，再按照一定比例分出一部分作为验证集，一般常用的比例是60%的训练集和40%的验证集；
3. 利用训练集进行模型训练，通过验证集来调整模型的超参数，以达到最佳性能；
4. 最后，利用测试集对模型进行测试，得出模型的真实性能。

需要注意的是，数据集的划分应该保证划分后各个子集的样本分布与整个数据集相似，以避免因样本不均衡而导致的模型泛化能力差。另外，对于小数据集，可以使用交叉验证来进行模型评估。