数据分割（Data Splitting）是指在数据预处理阶段，将整个数据集按照一定的比例或规则划分为几个互斥的子集的过程。这些子集通常包括：
1. 训练集（Training Set）：用于模型的学习和训练，是模型建立过程中最重要的数据集。
2. 验证集（Validation Set）：用于模型参数的选择和调整，帮助确定最佳的模型结构。
3. 测试集（Test Set）：用于评估模型的性能，确保模型在未知数据上的泛化能力。
数据分割的目的主要包括：
模型训练：确保模型有足够的数据进行学习和优化。
模型验证：避免过拟合，通过验证集调整模型参数。
模型评估：在测试集上评估模型的性能，以了解模型在实际应用中的表现。
数据分割的常见方法有：
随机分割：随机将数据集划分为训练集、验证集和测试集。
分层分割：在划分数据集时保持类别比例，适用于类别不平衡的数据集。
时间顺序分割：对于时间序列数据，根据时间顺序进行分割。
合理的数据分割对于提高模型的准确性和泛化能力至关重要。
