本文探讨了机器学习中数据集的划分和获取的重要性。数据集划分为训练、验证和测试集，用于模型训练、超参数调整和性能评估。介绍了数据集获取的多种方法，包括使用公开数据集、网络爬虫、API接口和数据生成，并提供了Python代码示例。
在机器学习中，数据集的划分和获取是非常关键的步骤。正确地划分数据集可以有效评估模型的性能，而准确地获取数据集则是构建高质量模型的基础。本文将详细介绍数据集划分和获取的一些常见方法，并提供相应的源代码示例。
数据集划分
数据集划分是将原始数据集分成训练集、验证集和测试集的过程。训练集用于模型的训练，验证集用于调整模型的超参数，测试集用于评估模型的性能。以下是一种常见的数据集划分方法：
import numpy as np
from sklearn.model_selection import train_test_split
# 假设我们有一个包含特征和标签的数据集
features = np.array(.
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