数据划分

数据划分是指将数据集划分为不同子集并赋予其特定用途的过程。通常会创建三种主要划分：训练集（提供给模型用于学习）、验证集（在训练过程中用于评估模型性能）和测试集（保留至最后阶段，用于评估模型对未见过数据的泛化能力）。