随机划分划分训练集、测试集

随机划分训练集和测试集是机器学习中常用的一种方法。它的基本思想是将数据集随机分成两部分，一部分用来训练模型，另一部分用来测试模型的性能。

具体地说，我们可以将数据集按照一定的比例（如7:3或8:2）随机地分成训练集和测试集。然后，利用训练集来训练模型，最后使用测试集来评估模型的性能。

需要注意的是，随机划分训练集和测试集时需要确保两部分数据的分布尽可能相似，以避免模型在训练集上表现良好但在测试集上表现差的情况。此外，为了更加准确地评估模型的性能，可以采用交叉验证等方法来进行评估。