分割数据集，并对数据集进行预处理

分割数据集是指将原始数据集划分为训练集、验证集和测试集等部分。一般来说，训练集用于模型的训练和调优，验证集用于模型的选择和调优，测试集用于评估模型的最终性能。通常的划分比例是训练集：验证集：测试集 = 7:2:1。

对于数据集的预处理，可以包括以下步骤：

1. 数据清洗：去除无用的数据，处理缺失值、异常值、重复值等。

2. 数据标准化：将数据转换为均值为0，标准差为1的标准正态分布，以便于模型的训练和收敛。

3. 特征工程：对原始数据进行特征提取、降维、聚类等处理，以便于模型的训练和预测。

4. 数据增强：通过一定的变换方式，对原始数据进行扩充，以增加数据的多样性和数量，提高模型的泛化能力。

5. 数据编码：将数据转换为计算机可以处理的数字形式，如将文本转换为词向量、将图像转换为像素值矩阵等。

6. 数据归一化：将数据缩放到指定的范围内，如将像素值缩放到0-1之间。

以上步骤可以根据具体的数据类型和任务需求进行适当调整和组合。