上一单元介绍了如何将数据集划分为训练集和测试集。通过此分区，您可以基于一组样本进行训练，然后针对另一组样本测试模型。使用两个部分时，工作流程可能如下所示：
图 1. 是否有可行的工作流程？
在图中，“调整模型”表示调整您可以构想的模型的任何方面 - 从更改学习速率、添加或移除特征，到从头开始设计全新的模型。在此工作流结束时，您可以选择在测试集上获得最佳效果的模型。
将数据集划分为两个集合固然不错，但不是万能的。 通过将数据集划分为下图所示的三个子集，您可以大大降低过拟合的可能性：
图 2. 将单个数据集划分为三个子集。
使用验证集评估训练集的结果。 然后，在模型“通过”验证集之后，使用测试集仔细检查您的评估。下图展示了这一新工作流：
图 3. 优化工作流程。
在这个经过改进的工作流程中：
- 选择在验证集上获得最佳效果的模型。
- 请对照测试集仔细检查该模型。
这是一个更好的工作流程，因为它创建的测试集曝光较少。