为什么要进行数据集划分？

数据集划分是为了在机器学习模型的训练和评估中合理使用数据。主要目的包括：

1. 训练和测试集的划分： 将数据集划分为训练集和测试集，以便在训练模型时使用一部分数据，而在测试模型性能时使用另一部分数据。这有助于评估模型对未见过的数据的泛化能力。通常采用“训练集”用于训练模型，而“测试集”用于评估模型的性能。

2. 防止过拟合： 如果模型在训练时看到了所有的数据，可能会过度学习（过拟合）训练集的特定特征，导致在未见过的数据上表现不佳。通过保留一个独立的测试集，可以更好地评估模型在真实数据上的性能。

3. 调优模型参数： 数据集划分还允许在训练集上调优模型的参数，而在测试集上验证模型的性能。这有助于避免在模型训练过程中使用测试集，从而确保模型性能评估的客观性。

4. 验证集的使用： 在一些情况下，数据集可能会被划分为训练集、验证集和测试集。验证集用于调整模型的超参数，以便在模型训练过程中进行优化。

总体来说，数据集划分是为了能够评估和验证模型对未知数据的泛化能力，以及在开发和调优模型时避免使用测试集来训练模型。