为什么需要划分训练集、验证集和测试集？

划分训练集、验证集和测试集是为了评估机器学习模型的性能和泛化能力。下面是对每个集合的介绍：

1. 训练集（Training Set）：用于训练机器学习模型的数据集。模型通过对训练集的学习来调整自身的参数和权重，以使其能够对输入数据进行准确的预测。

2. 验证集（Validation Set）：用于调整模型的超参数和进行模型选择的数据集。在训练过程中，通过在验证集上评估模型的性能，可以选择最佳的超参数配置，以提高模型的性能和泛化能力。

3. 测试集（Test Set）：用于评估最终模型性能的数据集。测试集是在模型训练和验证完成后才使用的，用于模拟模型在实际应用中的表现。通过在测试集上进行评估，可以得到对模型真实性能的估计。

划分训练集、验证集和测试集的目的是为了避免模型过拟合训练数据，即过度适应训练数据而无法很好地泛化到新数据。通过使用验证集来选择最佳的超参数配置，并使用测试集来评估模型的真实性能，可以更好地了解模型的泛化能力，并对模型进行调整和改进。