机器学习基础：数据集划分与训练

在机器学习中，数据集的划分是一项关键任务。通过将数据集分成训练集、验证集和测试集，我们能够评估模型的性能并进行参数调整。本文将介绍数据集划分的重要性，以及如何使用Python代码来进行数据集划分。

数据集划分的重要性
数据集划分在机器学习中扮演着重要的角色。它有助于我们评估模型在未见过数据上的泛化能力，并避免模型对训练数据过拟合的问题。下面是数据集划分的几个关键方面：

1. 训练集（Training Set）：用于训练模型的数据集。模型通过学习训练集中的样本来调整自身的参数。

2. 验证集（Validation Set）：用于调整模型的超参数和进行模型选择。通过在验证集上评估模型的性能，我们可以选择最佳的超参数设置，以及选择最佳的模型。

3. 测试集（Test Set）：用于最终评估模型的性能。测试集是模型在训练和验证过程中没有接触过的数据集，可以用来估计模型在实际应用中的性能。

数据集划分的实现
下面是使用Python代码进行数据集划分的示例。我们将使用sklearn库中的train_test_split函数来划分数据集。

from sklearn