模型训练时训练集、验证集、测试集应严格分离，同线路、同时间窗的样本不得跨集合泄漏。

站内词条明确数据集分离要求：同线路、同时间窗的相似样本若同时出现在训练与测试集合，会造成指标虚高的“泄漏”，上线后实际性能远低于评估值。跨线路推广还应采用迁移学习与少样本微调。这是四新技术培训中必须强调的工程严谨性要求。