随机森林训练集和测试集

随机森林是一种集成学习方法，它由多个决策树组成。在使用随机森林进行训练和测试时，我们需要将数据集划分为训练集和测试集。

训练集（Training Set）是用来训练随机森林模型的数据集。我们通过使用训练集中的特征和标签来构建多个决策树，并组成随机森林模型。

测试集（Test Set）则是用来评估随机森林模型的性能。我们使用测试集来预测模型对未见过的数据的准确性。通过比较模型的预测结果和测试集中的真实标签，可以得出模型的性能指标，如准确率、精确率、召回率等。

一般来说，我们将原始数据集按照一定比例划分为训练集和测试集。常见的划分比例是70%的数据用于训练，30%的数据用于测试。当然，这个比例也可以根据具体问题和数据集大小进行调整。

在划分训练集和测试集时，需要注意保持数据分布的一致性，以避免引入偏差或不准确的评估结果。常见的划分方法有随机划分和交叉验证等。

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