训练集验证集和测试集划分比例

在机器学习中，训练集、验证集和测试集是数据集划分的主要部分，它们的作用分别是模型的训练、超参数调整和最终性能评估。

1. **训练集**：这是用于训练模型的数据，模型会根据这个数据学习规律和特征。通常，大部分的数据会被用作训练集，一般比例为70%到80%，具体取决于数据集的大小。

2. **验证集**：在训练过程中，我们会使用一部分未见过的数据（通常是剩余的20%-30%）作为验证集，用来调整模型的超参数（如学习率、正则化参数等），防止过拟合。这是一个反馈循环，通过验证集的表现来优化模型。

3. **测试集**：这是用来评估模型最终性能的数据，通常在整个数据集划分中占比最少，比如10%-20%。模型在训练和调整后，不再看这部分数据，以保证对未知数据的真实预测能力的测量。