拆分训练测试集：修订间差异

来自决策链云智库
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2023年12月8日 (五) 10:55的版本

Split Training Test Datasets.png
节点状态
PC可用
在 V1.0部署
拆分训练测试集Split Training Test Datasets.svg
节点开发者决策链算法研发部 (Dev.Team-DPS)
节点英文名拆分训练测试集
功能主类别机器学习
英文缩写DT_ID3
功能亚类别拆分训练测试集
节点类型数据挖掘
开发语言Python
节点简介

拆分训练集和测试集是机器学习和数据分析中常见的数据准备步骤之一。它的主要目的是评估模型的性能和泛化能力。

拆分训练集和测试集的过程涉及将可用的数据集划分为两个独立的子集：

1. 训练集（Training Set）：这是用于训练机器学习模型的数据子集。通过在训练集上学习模型，模型可以学习数据中的模式和关联。

2. 测试集（Test Set）：这是用于评估模型性能的数据子集。在训练过程结束后，使用测试集来评估模型对未见过的数据的预测能力。测试集应该是与训练集相互独立且代表性的样本。

端口数量与逻辑控制(PC)
Input-入口2个
Output-出口3个
Loop-支持循环否
If/Switch-支持逻辑判断否
输入输出
可生成图片类型（推荐）
可生成数据表类型（推荐）
相关节点
上一节点倾向性评分匹配
下一节点导入训练集
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