數據集劃分：首先，將數據集劃分為訓練集和測試集。通常情況下，訓練集占總數據集的大部分（例如，70%），而測試集占剩余部分（例如，30%）。
模型訓練：使用訓練集對模型進行訓練，即學習模型在輸入數據上的關系。
模型評估：使用測試集對訓練好的模型進行評估。評估指標可以是準確率、精確率、召回率、F1分數等，具體選擇評估指標取決于具體的問題和模型。
超參數調優：根據評估結果，可以調整模型的超參數（例如學習率、正則化項的系數等）以提高模型性能。
交叉驗證：為了更準確地評估模型的性能，可以使用交叉驗證方法來對模型進行評估。常見的交叉驗證方法包括k折交叉驗證和留一交叉驗證。
模型測試：最后，可以使用新的數據集（不包含在訓練集和測試集中）來測試模型的泛化能力，檢測模型是否過擬合。
