在機器學習中，為了準確評估模型的性能和找到最佳的超參數配置，通常將數據集劃分為訓練集、驗證集和測試集。在這種情況下，驗證集用于調參和模型選擇，而測試集則用于最終的模型評估。
具體流程如下：
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劃分數據集：將數據集劃分為訓練集、驗證集和測試集。一般三者比例是0.8：0.1：0.1或者0.6：0.2：0.2。
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訓練模型：使用訓練集訓練模型，并根據驗證集上的性能指標進行調參和模型選擇。例如，可以嘗試不同的超參數組合，選擇在驗證集上性能最好的模型。
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模型評估：在完成調參和模型選擇后，使用測試集對最終選定的模型進行評估。測試集提供了一個客觀的度量，用于衡量模型在未見過的數據上的泛化能力。
通過將測試集與驗證集分開，可以避免在模型選擇過程中過度擬合驗證集，并獲得更準確的模型性能估計。這樣可以確保對模型的評估是基于未直接與模型相關聯的數據進行的。
重要的是要注意，在整個調參和模型選擇的過程中，測試集應該被嚴格保留，不參與任何形式的調優和選擇。這樣可以確保測試集的獨立性，并對最終的模型性能提供一個真實的估計。
模板代碼：
將數據集劃分為訓練集、驗證集和測試集，比例是0.8：0.1：0.1。
from sklearn.model_selection import train_test_split#0.8:0.1:0.1 劃分為訓練集、驗證集和測試集
# 將數據分為訓練集和剩余數據（包括驗證集和測試集）
X_train, X_remaining, y_train, y_remaining = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=0)
# 將剩余數據分為驗證集和測試集
X_val, X_test, y_val, y_test = train_test_split(X_remaining, y_remaining, test_size=0.5, random_state=0)
