拆分数据集并进行交叉验证的正确方法是什么？

Question

我完全迷失了分割数据集的所有方法。 我拥有数据集，并希望通过交叉验证对其进行评估。

我花了很多时间阅读有关Google的所有主题，但是找不到明确的答案。

我应该：

1. 将我的数据集分为两部分：X_train和X_test。然后在“ X_train”上运行交叉验证。

或

1. 将数据集分为三个部分：X_train，X_val和X_test。并且仅在X_val上运行交叉验证。

但是在第二种情况下，X_train的用途是什么？ 我什么时候应该运行GridSearchCV来调整超参数？

然后，X_test的使用是通过交叉验证再次评估我的最终模型（具有已调整的超参数）？

非常感谢！