拆分数据集时，通常拆分为哪几部分？ 训练集、验证集、测试集 验证集、测试集 训练集、验证集 训练集、验证集、考察集

在数据科学和机器学习项目中，拆分数据集是为了评估模型的性能并防止过拟合。通常情况下，数据集会被拆分为以下三部分：

1. **训练集**（Training Set）：这是用来训练模型的主要数据集。模型会在这个数据上学习特征和规律，以便进行预测。

2. **验证集**（Validation Set）：也称为开发集或 Hold-out Set。在训练过程中，验证集用于调整模型的超参数、选择最佳模型或进行早期停止，确保模型的泛化能力，而不是仅仅记住训练数据。

3. **测试集**（Test Set）：这是最后保留下来的数据，用于对模型的最终性能进行评估，确保模型没有见过这个数据，从而得到一个较为客观的模型性能指标。

因此，完整的拆分通常是将数据集拆分为训练集、验证集和测试集。如果你提到的“考察集”可能是指测试集，但在这个上下文中，测试集才是标准术语。