直接將資料集劃分為兩個互斥結合，訓練集和測試集劃分要盡可能保持資料分布的一致性。
一般進行若干次隨即劃分、重複實驗，取平均值。
優點：準確，不受資料集劃分的影響。
缺點：資料集較大時一般難以忍受
將資料集分層取樣，劃分為k個大小相等或相似的互斥的子集，每次使用k-1個的並集作為訓練集，剩餘的作為測試集，最後返回k個測試的結果的均值（k一般為10）
通常使用k種不同的劃分方法重複p次，取平均值得到結果。
以自助取樣為基礎，對資料集d有放回取樣n次，得到訓練集d『，以d-d』作為測試集。
機器學習 交叉驗證 python資料集劃分
模型選擇的兩種方法 正則化 典型方法 交叉驗證。這裡介紹交叉驗證及其python 實現。交叉驗證 如果給定樣本資料充足，進行模型選擇的一種簡單方法是隨機地將資料集切分為3部分，分為訓練集 驗證集和測試集。訓練集 訓練模型 驗證集 模型的選擇 測試集 最終對模型的評估 在學習到不同複雜度的模型中，選擇...
資料集按類劃分 資料集劃分方法
留出法 直接將資料集d劃分為兩個互斥的集合，乙個為訓練集s，乙個為測試集t，即d s t,s t 在s上進行模型學習，然後用t來評估其測試誤差，作為對泛化誤差的估計。單次使用留出法得到的估計結果往往不夠穩定可靠，在使用留出法時，一般要採用若干次隨機劃分 重複進行模型評估後取平均值作為留出法的評估結果...
劃分資料集的方法
train split方法 1 匯入包 fromsklearn.model selectionimport train test split 2 函式介紹 train split arrays,test size,train size,random state,shuffle,stratify 3 ...