数据集划分是机器学习中确保模型泛化能力的关键步骤，需遵循以下原则和常见方法：
一、划分原则
保持数据分布一致 通过分层采样确保训练集和测试集中各类别比例与原始数据一致，避免因分布偏差导致模型过拟合或欠拟合。
互斥性
训练集与测试集无重叠样本，确保评估结果的准确性。
二、常见划分方法
传统划分法（留出法）
- 比例： 训练集60%-70%，验证集20%，测试集10%-20%（常用6:2:2或7:3:0） - 操作
交叉验证法 - K折交叉验证：
将数据集分为K个子集，每次用K-1个子集训练，剩余1个子集验证，重复K次后取平均值。 - 优势：减少过拟合风险，尤其适用于小样本数据集。
留一法（LOO） - 特点：
每次仅留1个样本作为测试集，其余作为训练集，重复n次（n为样本总数）。 - 适用场景：小规模数据集，但计算成本高。
三、注意事项
验证集的必要性：验证集用于调参和模型选择，大型数据集建议保留。- 避免数据泄露：划分前需确保数据预处理（如归一化）在所有子集上一致进行。- 分层采样实施：例如正负样本比例为1:1时，若训练集占70%，则正样本训练集为350个，负样本350个，测试集正负样本各150个。
四、工具与实践
自动化工具：如Python的`scikit-learn`提供`train_test_split`、`cross_val_score`等函数，支持自定义比例和交叉验证。- 数据集划分界面：部分平台支持可视化操作，可设定源文件路径、划分比例及输出目录。