一 数据集划分方法通常收集的数据集有以下两种划分方式，值得注意的是训练集和测试集的划分比例一般为3：1到5：1之间，训练集的数据应该尽量多一点，且保证正负样本均衡，都则会造成过拟合。1 划分为训练集、验证集和独立测试集比如训练集主要是通过训练模型调参等，而验证集则用来验证哪个参数比较有效独立测试集用来验证最后生成的模型是否有效2 划分为训练集和独立测试集此时可以使用交叉验证法在训练集上调参独立测试