正確答案是：D

### 解析：

在機器學習中，數(shù)據(jù)集的劃分對于模型的訓練和評價至關(guān)重要。讓我們逐一分析這些說法：

- **A: 測試集實際上的作用是用來修正模型**
- 錯誤。
- 測試集的作用是對模型進行最終評估，以衡量其在未見過的數(shù)據(jù)上的表現(xiàn)。測試集不應用于模型的調(diào)優(yōu)或修正。模型參數(shù)的調(diào)整應該基于訓練集和驗證集。

- **B: 為了修正訓練集模型的準確率，可采用交叉驗證的方法**
- 正確。
- 交叉驗證是一種技術(shù)，用于評估模型在不同數(shù)據(jù)拆分上的表現(xiàn)，可以幫助發(fā)現(xiàn)模型的泛化能力，同時也可以用于模型的參數(shù)調(diào)優(yōu)，減少過擬合的風險。

- **C: 訓練集和測試集之外，我們有時候會劃分一個驗證集**
- 正確。
- 驗證集用于調(diào)整模型參數(shù)和做模型選擇。在訓練過程中，驗證集可以幫助評估模型的表現(xiàn)并進行超參數(shù)調(diào)優(yōu)。

- **D: 訓練集、測試集和驗證集的劃分必須嚴格遵照 6:2:2 的比例進行劃分**
- 錯誤。
- 數(shù)據(jù)集的劃分比例并沒有統(tǒng)一標準，常見的比例如 8:1:1 或 7:2:1，但具體比例取決于數(shù)據(jù)集的規(guī)模、模型的復雜性以及具體應用的需求。關(guān)鍵是要確保足夠的數(shù)據(jù)用于訓練，同時保留足夠的驗證和測試數(shù)據(jù)進行有效評估。

### 理想數(shù)據(jù)劃分

下面是一個表格示例，展示了常見的數(shù)據(jù)劃分策略：

| 數(shù)據(jù)集 | 常見劃分比例 | 用途描述 |
|--------------|--------------|-------------------------------|
| 訓練集 | 60%-80% | 用于訓練模型，學習數(shù)據(jù)特征 |
| 驗證集 | 10%-20% | 用于調(diào)優(yōu)模型參數(shù)和選擇模型 |
| 測試集 | 10%-20% | 用于最終評估模型性能和泛化能力 |

在實際應用中，根據(jù)需要和數(shù)據(jù)量的不同，以上比例可能會有所調(diào)整。最重要的是保證獨立性和數(shù)據(jù)集的代表性。