训练集和测试集怎么保持同一分布？

保证训练集和测试集来自同一分布是确保测试结果可靠的重要前提。在实际应用中，我们可以通过以下几种方法来保持训练集和测试集的分布一致：

1. 随机划分：将原始数据集按照一定比例随机划分为训练集和测试集，保证划分时每个类别的样本分布相同，从而保持数据的分布一致。

2. 分层抽样：在划分训练集和测试集时，将原始数据集中不同类别的样本分别放入训练集和测试集中，从而保持每个类别的样本分布相同。

3. 时间序列划分：对于时间序列数据，我们可以按照时间顺序将数据集分为训练集和测试集，从而保证训练集和测试集的数据分布一致。

无论采用哪种方法，都需要保证训练集和测试集的数据分布相同，以保证测试结果的可靠性。此外，为了更好地评估模型的性能，我们还可以使用交叉验证等方法来进一步降低训练集和测试集的随机性，提高模型的稳定性和泛化能力。