* **数据代表性（data representativeness）：** 出现训练集中只包含类别0~7，测试集中只包含类别8~9，通常应该随机打乱数据 * **时间箭头（the arrow of time）：** 根据过去**预测**未来（比如明天的天气、股票走势等），在划分数据前你不应该随机打乱数据，因为这么做会造成**时间泄露（temporal leak）**，你的模型将在未来数据上得到有效训练。始终确保测试集中所有数据的时间都晚于训练集数据 * **数据冗余（redundancy in your data）：** 某些数据点出现了两次，一定要确保训练集和验证集之间没有交集