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在数据科学与机器学习领域，一个模型能否在先前未观测到的新数据上表现良好，这种能力被称为泛化（generalization）。模型的泛化能力是衡量其有效性的重要指标，也是机器学习面临的主要挑战之一。为了实现良好的泛化能力，我们的算法必须在新数据上表现出色，而不仅仅是在训练数据上取得高精度。 模型过度学习训练数据（即过拟合）是一个常见的问题。过拟合的模型在训练数据上表现优异，但在实际部署后遇到新数据时却表现不佳。为了避免这一问题，我们需要一种机制来评估模型的泛化能力。这就是为什么在模型训练过程中，需要将数据划分为训练集、验证集和测试集。 训练集用于训练模型，使其学习数据的模式；验证集用于调整模型的参数和选择最佳模型；测试集则用于评估模型的最终性能。通过这种数据划分，我们可以有效地防止
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