資料集劃分為訓練集和測試集的幾種常見做法
在訓練過程中，我們往往需要將資料集D劃分為訓練集S和測試集T。在閱讀了周志華老師的《機器學習》後，下面將介紹幾種常見的做法：
1.留出法
直接將資料集D劃分為兩個互斥的的集合，其中一個集合作為訓練集S，另一個作為測試集T，即D=S∪T, S ∩ T = 空集。
2.交叉驗證法
將資料集D劃分為k個大小相似的互斥子集，即D=D1∪D2∪…∪Dk，Di ∩ Dj = 空集（i ≠j） 每個子集Di都儘可能保持資料分佈的一致性，即從D中通過分層取樣得到。然後，每次用k-1個子集的並集作為訓練集，餘下的那個子集作為測試集；這樣就可獲得k組訓練/測試集，從而可進行k次訓練和測試，最終返回的是這k個測試結果的均值。
3.自助法
給定包含m個樣本的資料集D，我們對它進行取樣產生資料集D':每次從D中挑選一個樣本，將其放入D'，然後再將該樣本放回初始資料集D中；這個過程重複執行m次後，我們就得到了包含m個樣本的資料集D'.
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