下载TableBank数据集划分为训练集和测试集

TableBank数据集是一个用于表格识别和理解的大规模数据集。它包含了超过417K个表格图像和约1.4M个表格单元格的标注数据。为了进行模型的训练和评估，TableBank数据集通常需要划分为训练集和测试集。

一种常见的划分方式是将数据集按照一定比例划分为训练集和测试集。例如，可以将数据集按照70%的比例划分为训练集，剩余的30%作为测试集。这样可以保证模型在训练时使用了足够多的数据进行学习，并在测试时使用了独立的数据进行评估。

另一种常见的划分方式是使用交叉验证。交叉验证将数据集划分为多个子集，每次使用其中一个子集作为测试集，其余子集作为训练集。通过多次交叉验证，可以更全面地评估模型的性能。

需要注意的是，在划分数据集时应该保持训练集和测试集的数据分布一致，以确保模型在真实场景下的泛化能力。