训练集与测试集的划分

训练集与测试集的划分是机器学习中常用的一种方法，用于评估模型的性能和泛化能力。一般情况下，我们将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的优化，模型通过学习训练集中的样本来建立模型的表示和规律。测试集则用于评估训练好的模型在未见过的样本上的性能表现，以验证模型的泛化能力。

常见的划分方式有随机划分和交叉验证。随机划分是将整个数据集随机分成两部分，一部分作为训练集，另一部分作为测试集。交叉验证则是将数据集划分为k个子集，依次选取其中一个子集作为测试集，其余子集作为训练集，并重复k次以得到更稳定的评估结果。

划分时需要注意保持数据集的分布特征，避免引入过多偏差或方差。同时，为了可靠地评估模型性能，应该尽量保持测试集和训练集的样本分布相似。