数据集划分是机器学习和数据科学中的一个重要步骤，主要目的是为了确保模型的有效性和可靠性。将数据集划分为互斥的子集：训练集和测试集。训练集:用于训练模型。测试集:用于评估模型的性能和验证其准确性。将数据集分成多个子...

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