将数据分为训练集，验证集和测试集可以按照比例划分

是的，将数据划分为训练集、验证集和测试集是常见的机器学习流程中的一步，可以按照比例来划分。通常情况下，训练集占总数据的大部分（如70%），验证集和测试集则分别占剩余数据的一部分（如15%和15%）。这样可以确保模型在训练时使用足够的数据进行学习，同时也能够在验证集和测试集上验证模型的泛化能力。在划分数据时，通常需要注意保持数据的随机性，以避免因为数据分布不均导致模型过拟合或欠拟合的问题。