划分训练集、测试集、验证集

划分训练集、测试集、验证集是机器学习中非常重要的一步，可以用来评估模型的性能和泛化能力。一般来说，我们会将数据集分为三部分：训练集、测试集和验证集。其中，训练集用于训练模型，测试集用于评估模型的性能，验证集用于调整模型的超参数。

划分数据集的方法有很多种，常见的有随机划分和分层划分。随机划分是将数据集随机地划分为训练集、测试集和验证集，这种方法比较简单，但可能会导致某些类别在某个数据集中数量过少或过多。分层划分是根据数据集中各类别的比例来划分数据集，保证每个数据集中各类别的比例与原始数据集中相同。

在实际应用中，我们通常会将数据集的70%作为训练集，20%作为测试集，10%作为验证集。当然，这个比例也可以根据具体情况进行调整。