强化学习需要划分训练集和测试集吗

强化学习通常不需要划分训练集和测试集，因为在强化学习中，智能体（agent）是通过与环境进行交互来学习的，而不是通过输入和输出的数据样本。因此，智能体的训练数据是从环境中不断采集得到的，而不是事先准备好的固定数据集。在强化学习中，通常会将数据集划分为经验池（replay buffer）和实时数据两部分，其中经验池是用来存储历史数据的，实时数据则是智能体当前与环境的交互产生的数据。智能体会从经验池中随机采样数据用于训练，而不是像监督学习一样划分训练集和测试集。