二分类选择训练集和测试集

在进行二分类任务的训练和测试时，我们通常会将数据集划分为训练集和测试集。以下是一些通用的方法：

1. 随机划分：将数据集随机分成训练集和测试集，通常采用的比例是70%的训练集和30%的测试集。

2. 分层抽样划分：在不平衡的分类问题中，我们可以采用分层抽样的方法，确保训练集和测试集中的正负样本比例相同。

3. 时间序列划分：如果数据集中的样本具有时间序列特征，我们可以按照时间顺序将其划分为训练集和测试集。

需要注意的是，训练集用于训练模型，测试集用于评估模型的性能。在划分数据集时，应该确保测试集与训练集相互独立，不含有相同的样本。