拆分训练/测试集R

拆分训练/测试集是机器学习和数据科学中常用的一种技术，用于评估模型的性能和泛化能力。该技术将数据集划分为两个独立的子集：训练集和测试集。

训练集是用于训练模型的数据子集，模型通过学习训练集中的样本来建立自己的规律和模式。训练集通常占据整个数据集的大部分，以确保模型能够充分学习数据的特征和关系。

测试集是用于评估模型性能的数据子集，模型在测试集上进行预测，并与真实标签进行比较，以衡量模型的准确性和泛化能力。测试集应该是与训练集相互独立的数据，以确保评估的客观性。

拆分训练/测试集的目的是为了验证模型在未见过的数据上的表现，以评估模型的泛化能力。通过将数据集划分为训练集和测试集，可以更好地了解模型在真实场景中的表现，并进行模型选择、调优和比较。

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