机器学习模型数据划分：70% 训练，30% 测试
所有模型的数据被分成了 70% 用于训练和 30% 用于测试。这种数据划分方法在机器学习中十分常见，它可以有效地评估模型的泛化能力，避免过拟合。70% 的训练数据用来训练模型，使其能够学习到数据的规律和特征。而 30% 的测试数据则用来评估模型在从未见过的数据上的表现，从而判断模型是否能够有效地泛化到新的数据上。
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所有模型的数据被分成了 70% 用于训练和 30% 用于测试。这种数据划分方法在机器学习中十分常见，它可以有效地评估模型的泛化能力，避免过拟合。70% 的训练数据用来训练模型，使其能够学习到数据的规律和特征。而 30% 的测试数据则用来评估模型在从未见过的数据上的表现，从而判断模型是否能够有效地泛化到新的数据上。
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