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#SEO教程 数据集的划分方法有哪些
数据集的划分方法有哪些
在机器学习和深度学习领域，数据集的划分是实现有效模型训练与评估的重要环节。合理的划分方法不仅能够提高模型的性能，还能确保评估结果的公正性。以下将探讨几种常见的划分策略及其适用场景。简单随机划分简单随机划分，也称为Holdout方法，通常将数据集按照一定比例分割。例如，可以选择将80%的数据作为训练集
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