数据划分

数据划分功能是确保模型训练与验证过程科学性与有效性的重要保障。它允许用户将数据集按照预设的比例或特定的策略（如时间序列、随机划分或基于特征的分层抽样）分成训练集、验证集和测试集。这一功能不仅简化了数据准备的流程，还保证了模型评估的公正性，避免过拟合现象，使研究结果更加可靠，为模型的泛化能力提供坚实的证据。