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Holdout是一种机器学习模型评估方法,它将数据集分成训练集和测试集,用于检验模型的性能。
1. 基本原理:Holdout通过将数据集分为训练集和测试集来评估模型的性能,其中训练集用于训练模型,而测试集用于评估模型的准确性。
2. 优点:Holdout的优点在于它可以提供准确的模型性能评估,因为它使用独立的数据集来评估模型。
3. 缺点:Holdout的缺点在于它可能无法很好地捕捉模型的复杂性,因为它只使用一部分数据来训练模型。
4. 代码示例:
from sklearn.model_selection import train_test_split
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
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