数据集分割方法详解：训练集、验证集与测试集的最佳实践.md

数据集分割在机器学习中的关键作用，阐述了训练集、验证集和测试集的分割策略及其最佳实践。首先，介绍了三种主要的分割方法：随机分割、分层分割和时间序列分割。随机分割适用于数据量较大的情况，但可能忽视数据的类别不平衡；分层分割通过保持各子集类别比例的一致性，适用于分类任务；时间序列分割则保留了数据的时间顺序，适用于时间序列预测任务。接着，文章强调了数据预处理、一致性保持和交叉验证的重要性，指出在实际应用中应结合数据特性和业务需求选择最合适的分割策略。通过具体的代码示例和实践建议，本文旨在帮助读者有效地进行数据集分割，从而构建更可靠的机器学习模型。