1、数据集的划分：
训练集：含有参考答案的数据，用来训练模型的已标注数据，用来建立模型，发现规律 验证集：模型训练过程中单独留出的样本集，用于调整模型的超参数和用于对模型的能力进行初步评估 测试集：用来评估模最终模型的泛化能力，但不能作为调参、选择特征等算法相关的选择的依据。已标注数据，通常做法是将标注隐藏，输送给训练好的模型，通过结果与真实标注进行对比，评估模型的学习能力
2、划分方法：1、总体数据集划分方法： 根据已有全部标注数据，随机选出一部分数据（比如70%）作为训练数据，余下的作为测试数据
2、训练集/验证集的划分：两种方法 方法1：从训练集中，再随机选出一部分数据（比如90%）作为训练数据，余下的作为验证数据（不好） 
方法2：交叉验证法先将训练集D划分为k个大小相似的互斥子集，每个子集都尽可能保持数据分布的一致性，即从D中通过分层采样得到。然后，每次用k-1个子集的并集作为训练集，余下的那个子集作为验证集，这样就可获得k组训练/验证集，从而可进行k次训练和验证，最终返回的是这个k个测试结果的均值
通常把交叉验证法称为“k折交叉验证”, k最常用的取值是10，此时称为10折交叉验证 具体做法： 将训练集分为10份，其中9份作为训练集，1份作为验证集，做10次验证后，求平均，从而得到该模型的评分
得出几个模型的评分后，进行比较，从而得出最优的超参数 
使用交叉验证的原因： 交叉验证用来选择最优的超参数，代替了原来单个 验证集的功能
假设λ=1,2,3,4,5 分别将其带入模型，训练模型进行10折交叉验证，此时训练模型次数为50次,进行5个模型的评分比较后，选出最优的超参数后，随后需要将整体训练集（训练集+验证集）送进去，训练出最终模型 故 需要训练模型 50+1 次
