如果我的训练/测试分割为55%和45%，内核就会卡住

如果我的训练/测试分割为55%和45%，内核就会卡住。

这个问题涉及到机器学习中的训练和测试数据集划分的比例对模型性能的影响。一般来说，训练集用于训练模型的参数，测试集用于评估模型的性能。通常情况下，较大比例的训练集可以提供更多的数据用于模型学习，但也可能导致过拟合问题。较小比例的测试集可能不足以准确评估模型的性能。

对于这个问题，如果将训练/测试数据集划分为55%和45%，内核卡住可能是由于以下原因之一：

1. 数据量不足：训练集和测试集的总数据量较小，可能导致模型无法充分学习或评估。
2. 数据分布不均衡：训练集和测试集的数据分布不平衡，可能导致模型在某些类别上表现较好，而在其他类别上表现较差。
3. 模型复杂度过高：如果选择的模型过于复杂，而训练集较小，可能导致模型过拟合，无法泛化到新的数据。

针对这个问题，可以考虑以下解决方案：

1. 增加数据量：尝试增加可用于训练和测试的数据量，可以通过数据采集、数据增强等方式来实现。
2. 调整数据划分比例：根据具体情况，可以尝试不同的训练/测试数据集划分比例，找到一个合适的比例，以平衡模型的学习和评估。
3. 使用交叉验证：采用交叉验证的方法，将数据集划分为多个训练/验证集，可以更充分地评估模型的性能。
4. 调整模型复杂度：如果模型过于复杂，可以考虑简化模型结构或引入正则化等方法，以避免过拟合问题。

腾讯云相关产品和产品介绍链接地址：

• 数据集存储：腾讯云对象存储（COS）是一种安全、低成本、高可靠的云端存储服务，适用于存储和处理大规模非结构化数据。详情请参考：腾讯云对象存储（COS）
• 机器学习平台：腾讯云机器学习平台（Tencent Machine Learning Platform，TMLP）提供了一站式的机器学习开发环境，包括数据处理、模型训练、模型部署等功能。详情请参考：腾讯云机器学习平台（TMLP）

请注意，以上仅为示例，实际选择产品时应根据具体需求进行评估和选择。