《scikit-learn机器学习常用算法原理及编程实战》—1.4.5 模型训练和测试
【摘要】 本书摘自《scikit-learn机器学习常用算法原理及编程实战》一书中的第1章，第1.4.5节，编著是黄永昌 .
1.4.5 模型训练和测试
把数据集分成训练数据集和测试数据集，一般按照8:2或7:3来划分，然后用训练数据集来训练模型。训练出参数后再使用测试数据集来测试模型的准确度。为什么要单独分出一个测试数据集来做测试呢？答案是必须确保测试的准确性，即模型的准确性是要用它“没见过”的数据来测试，而不能用那些用来训练这个模型的数据来测试。理论上更合理的数据集划分方案是分成3个，此外还要再加一个交叉验证数据集。相关内容将在第3章介绍。
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