分层拆分训练/测试- H2O

分层拆分训练/测试是一种在机器学习中常用的数据集划分方法，用于评估模型的性能和泛化能力。该方法将数据集分为训练集和测试集两部分，其中训练集用于模型的训练和参数调优，测试集用于评估模型在未见过的数据上的表现。

优势：

1. 避免过拟合：通过将数据集划分为训练集和测试集，可以在训练过程中对模型进行验证，避免过拟合现象的发生。
2. 评估模型性能：测试集可以用于评估模型在未知数据上的性能，从而判断模型的泛化能力。
3. 参数调优：通过在训练集上进行模型训练和参数调优，可以提高模型的性能和准确度。

应用场景： 分层拆分训练/测试方法适用于各种机器学习任务，包括分类、回归、聚类等。它可以用于评估各种机器学习算法的性能，并帮助选择最佳的模型。

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