数据科学必备：掌握训练集验证集与测试集的划分

在数据科学与机器学习领域，一个模型能否在先前未观测到的新数据上表现良好，这种能力被称为泛化（generalization）。模型的泛化能力是衡量其有效性的重要指标，也是机器学习面临的主要挑战之一。为了实现良好的泛化能力，我们的算法必须在新数据上表现出色，而不仅仅是在训练数据上取得高精度。

模型过度学习训练数据（即过拟合）是一个常见的问题。过拟合的模型在训练数据上表现优异，但在实际部署后遇到新数据时却表现不佳。为了避免这一问题，我们需要一种机制来评估模型的泛化能力。这就是为什么在模型训练过程中，需要将数据划分为训练集、验证集和测试集。

训练集用于训练模型，使其学习数据的模式；验证集用于调整模型的参数和选择最佳模型；测试集则用于评估模型的最终性能。通过这种数据划分，我们可以有效地防止模型过拟合，并确保其在实际应用中的表现。

我们下来理解误差及泛化误差，由误差关系导致的过拟合和欠拟合以及模型的能力：

容量和误差之间的典型关系如下图。训练误差和测试误差表现得非常不同。在图的左端，训练误差和泛化误差都非常高。这是欠拟合机制（underfittingregime）。当我们增加容量时，训练误差减小，但是训练误差和泛化误差之间的间距却不断扩大。最终，这个间距的大小超过了训练误差的下降，我们进入到了过拟合机制（overfittingregime），其中容量过大，超过了最佳容量（optimalcapacity）

接下来，我们将详细介绍如何科学地划分数据集，以及不同数据集在模型训练中的具体作用和意义。掌握这些数据划分技巧，将帮助你构建出更加稳健和可靠的机器学习模型。

训练-验证-测试（数据集）划分是一种评估机器学习模型（无论是分类还是回归）性能的技术。你将一个给定的数据集分成三个子集。以下是对每个数据集角色的简要描述。

接下来介绍两种将数据划分为训练集、验证集和测试集的方法：

你不能使用与训练相同的数据来评估模型的预测性能。最好使用模型之前未见过的新数据来评估模型。随机划分数据是最常用的方法，用于进行这种无偏评估。

下面的代码是如何使用使用Sklearn(train_test_split)两次来创建我们所需比例的训练集、验证集和测试集。

下面的代码是如何使用Fast_ml(train_valid_test_split)一行代码来创建我们所需比例的训练集、验证集和测试集。

下面的代码是如何使用Fast_ml(train_valid_test_split)，在对数据进行排序后，创建我们所需比例的训练集、验证集和测试集。所有这些操作仅需一行代码。

数据集的划分比例取决于数据样本总数和模型类型。样本多时，训练集应较大；超参数少的模型可减少验证集大小，而超参数多的模型则需较大验证集。对于没有或难以调优的超参数的模型，可能不需要验证集。