在机器学习项目中，将原始数据集划分为训练数据集和测试数据集划分比例的确定

在机器学习项目中，将原始数据集划分为训练数据集和测试数据集是非常重要的一步。这个划分比例会影响模型的训练效果和对未来数据的泛化能力。虽然没有固定的规则，但有一些建议和常见做法可以参考： 常见的划分比例 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
posted @ 2024-05-21 13:21  生物信息刘博  阅读(248)  评论(0)  编辑  收藏  举报