机器学习模型评估：划分训练集和测试集

划分训练集和测试集是机器学习中常用的方法，用于评估模型的性能。划分训练集和测试集的步骤如下：

1. 首先，将数据集随机分成两部分，一部分作为训练集，另一部分作为测试集。

2. 训练集用于训练模型，测试集用于评估模型的性能。

3. 在训练过程中，模型会根据训练集的数据进行学习，并调整模型的参数。

4. 在测试过程中，用测试集的数据来验证模型的性能，计算模型的预测准确率等指标。

5. 划分训练集和测试集的比例通常是70/30或80/20，也可以根据具体情况进行调整。

6. 在划分训练集和测试集时，要确保两个数据集的分布相似，避免出现数据偏移的情况。