训练与测试数据

在构建机器学习模型时，我们通常将数据集分为两部分：训练集和测试集。训练集用于教导模型如何进行预测，而测试集用于评估模型的学习效果。这有助于我们了解模型是否能泛化到新的、未见过的数据上。在 scikit-learn 中，你可以轻松使用 model_selection 模块中的 train_test_split 函数来分割数据。你只需将数据和标签提供给该函数，它就会返回分割后的数据集。你还可以指定用于测试的数据比例。