在机器学习中，我们经常在训练集上训练模型，在测试集上测试模型。最终的目标是希望我们的模型在测试集上有最好的表现。
但是，我们往往只有一个包含m个观测的数据集D，我们既要用它进行训练，又要对它进行测试。此时，我们就需要对数据集D进行划分。
对于数据集D的划分，我们尽量需要满足三个要求：
训练集样本量充足
训练模型时的计算量可以忍受
不同的划分方式会得出不同的训练集和测试集，从而得出不同的结果，我们需要消除这种影响
我们将分别介绍留出法、交叉验证法，以及各自的python实现。自助法(bootstrapping)将在下篇中加以介绍。
1.留出法
留出法是最常用最直接最简单的方法，它直
2021-11-05 15:41:43
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主要介绍了详解python实现交叉验证法与留出法，文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧
2021-03-10 17:05:25
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