数据集拆分方法总结及编程实例

在机器学习和数据科学的任务中，我们经常需要将数据集划分为训练集、验证集和测试集。这样的划分对于模型的评估、调优和泛化能力的估计非常重要。下面将介绍一些常见的数据集拆分方法，并提供相应的编程实例。

1. 简单随机拆分：
   简单随机拆分是最常见的数据集拆分方法之一。它通过随机将数据样本划分为不同的集合。一般情况下，我们可以将数据集按照一定比例（如70%训练集，15%验证集，15%测试集）进行划分。以下是一个使用Python编程实现的简单随机拆分的示例：

   import numpy as np
   from sklearn.model_selection import train_test_split
   
   # 假设我们有一个特征矩阵 X 和对应的标签向量 y
   X = np.array([