机器学习-train test split的意义
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上传者：易百纳用户01878
时间：2023-06-21 13:47:11
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"Train-test split"是在机器学习中常用的一种数据集划分方法，用于评估模型的性能和泛化能力。它将可用的数据集划分为训练集和测试集两部分。
训练集用于模型的训练和参数调整，模型通过学习训练集中的样本来适应数据的模式和特征。训练集中的样本数量通常要远多于测试集，以充分利用数据进行模型的训练。
测试集用于评估模型的性能和泛化能力。在训练过程中，模型并未使用测试集中的样本进行学习，因此测试集提供了对模型在新数据上表现的估计。通过在测试集上评估模型的性能，可以判断模型是否过拟合或欠拟合，并对模型进行调整和改进。
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