下列关于数据集划分的说法不正确的是（）

A、数据集只能划分为训练集和测试集。;
B、通常，在测试集上表现是否良好是衡量能否在新数据上表现良好的有用指标，前提是：测试集足够大，不会反复使用相同的测试集来作假。;
C、测试集应该能代表整个数据集，测试集的特征应该与训练集的特征相同。;
D、通过将数据集划分为训练集、验证集、测试集，可以大幅降低过拟合的发生几率。