【答疑解惑】什么时候需要将数据集划分为训练集和测试集，什么时候需要划分为训练集、验证集和测试集？
在机器学习任务中，数据集的划分通常是为了评估和优化模型的性能。根据任务的不同，数据集可以划分为训练集和测试集，或者划分为训练集、验证集和测试集。
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划分为训练集和测试集：当你只关注模型的性能评估时，通常将数据集划分为训练集和测试集。训练集用于训练模型，而测试集用于评估模型在未见过的数据上的表现。这样可以提供一个对模型泛化能力的初步估计。划分比例的常见选择是将数据集的大部分用于训练（例如，70-80%），剩余部分用于测试（例如，20-30%）。
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划分为训练集、验证集和测试集：在一些情况下，除了评估模型性能外，还需要对模型进行调优和选择。这时候可以将数据集划分为训练集、验证集和测试集。训练集用于模型的训练，验证集用于调整模型的超参数和选择最佳模型，而测试集仍然用于最终的性能评估。
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具体划分比例的选择可以根据数据集的大小和任务的要求进行调整。常见的做法是将数据集的大部分用于训练（例如，60-70%），一部分用于验证（例如，10-20%），剩余部分用于最终的测试（例如，10-20%）。验证集和测试集应该是独立的，确保模型在未见过的数据上进行评估。
需要注意的是，划分数据集时应该尽量保持数据分布的一致性，以避免引入偏差。另外，对于较小的数据集，可以考虑使用交叉验证等技术来更充分地利用有限的数据。