70%训练 / 30%测试:这是一个较为传统的划分比例,被广泛应用于各种机器学习项目中。这种比例在数据量较大时比较合理,因为它能保证训练集和测试集都有足够的数据量。 80%训练 / 20%测试:随着数据量的增长,人们倾向于使用更多的数据进行训练,以便模型能够学习到更多的模式。因此,80%的数据用于训练,20%的数据用于...
一般分配比例为训练集和测试集的比例为7:3或是8:2。训练集（Training Set）含义：帮助我们训练模型，即通过训练集的数据让我们确定拟合曲线的参数。测试集（Test Set）含义： 为了测试已经训练好的模型的精确度。因为在训练模型的时候，参数全是根据现有训练集里的数据进行修正、拟合，有可能会出现过拟合...