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如果我只关心特征重要性，我是否应该将我的数据分成测试和训练？

是的，如果你只关心特征重要性，你应该将数据分成测试和训练集。

将数据分成测试和训练集是为了评估模型的性能和泛化能力。训练集用于训练模型，而测试集用于评估模型在未见过的数据上的表现。

在特征重要性的情况下，你可以使用训练集来训练模型，并通过模型的特征重要性指标来判断每个特征对模型的贡献程度。这可以帮助你了解哪些特征对于模型的预测能力更为重要。

然而，为了确保特征重要性的可靠性，你需要使用测试集来验证模型的特征重要性是否具有泛化能力。测试集中的数据是模型未曾见过的数据，通过在测试集上评估特征重要性，可以更好地判断模型在实际应用中的表现。

总结起来，将数据分成测试和训练集可以帮助你评估模型的特征重要性，并确保其在未知数据上的泛化能力。这样可以更好地理解和利用数据中的特征，从而提升模型的性能和应用效果。

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    但如果你不关心内部运作方式，并只希望了解高级层面上的内容，尽管跳过微积分的部分。 第 1 课：为什么深度学习如此热门？ 现在人类产生的 90% 数据是在最近 2 年内被收集的。...这同样意味着如果你决定纠正测试集中错误的标注数据，那么你需要在开发集中纠正错误标注的数据。...第 15 课：处理不同的训练和测试/开发分布 吴恩达介绍了为什么我们对训练和测试/开发集没有相同的分布这一问题感兴趣。因为我们希望根据实际关心的样本来计算评估度量。...第 16 课：训练集/开发集/测试集大小 在深度学习时代，训练集/开发集/测试集的分隔方法也发生了巨大的改变。之前，我只知道较普遍的 60/20/20 分隔。...如果你使用 1 千万个训练样本，那么 10 万样本（即数据集的 1%）就足够保证开发集和/或测试集的置信区间了。

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