中训练集用于模型训练，而测试集则用于评估模型的性能。实施步骤：根据比例或固定的样本数量，随机选择一部分数据作为训练集，剩余部分用作测试集。优点：简单快速；适用于大规模数据集。缺点：可能由于训练集和测试集的不同导致结果的方差较高；对于小样本数据集，留出的测试集可能不够代表性。2交叉验证法（cross-Validation）：基本思想：将原始数据集划分为K个大小相等的子集（折），其中K-1个子集用于训练模型，剩下的1个子集用于测试模型，这个过程轮流进行K次，最后将K次实验的结果综合得到最终的评估结果。实施步骤：将数据集随机划分为K个子集，依次选择每个子集作为验证集，其余子集作为训练集，训练模型并评估性能。重复这个过程K次，取K次实验的平均值作为模型的性能指标。优点：更充分利用了数据；可以减小因样...

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