数据集划分：训练、验证与测试集
在数据处理过程中，将数据集划分为训练集、验证集和测试集是至关重要的一步。训练集用于训练模型，使其学习到数据的内在规律和特征；验证集用于在模型训练过程中进行性能评估和调整，以优化模型参数；测试集则用于在模型训练完成后评估其泛化能力，即模型在未见过的数据上的表现。通过合理的划分，可以确保模型的有效性和可靠性。
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