对每个目标使用不同的测试/训练拆分

对每个目标使用不同的测试/训练拆分是指在机器学习和数据科学领域中，针对不同的目标或任务，使用不同的数据集拆分方式进行测试和训练。

在机器学习中，通常需要将数据集划分为训练集和测试集，以评估模型的性能和泛化能力。而对于不同的目标或任务，选择合适的拆分方式可以更好地评估模型在特定场景下的表现。

常见的测试/训练拆分方式包括：

1. 简单随机拆分（Simple Random Split）：将数据集随机划分为训练集和测试集，通常按照一定的比例进行划分，如70%的数据用于训练，30%的数据用于测试。这种方式适用于数据集较大且样本分布均匀的情况。
2. 分层随机拆分（Stratified Random Split）：根据数据集中的某个特征进行分层，然后在每个分层内进行随机拆分。这种方式适用于数据集中存在类别不平衡的情况，可以保证训练集和测试集中各类别样本的比例相似。
3. 时间序列拆分（Time Series Split）：对于时间序列数据，按照时间顺序将数据集划分为训练集和测试集。这种方式适用于具有时间依赖性的数据，可以更好地模拟实际应用场景。
4. 自定义拆分（Custom Split）：根据具体任务的需求，自定义拆分方式。例如，可以根据特定的业务规则或领域知识进行拆分，以更好地模拟实际应用场景。

不同的测试/训练拆分方式适用于不同的场景和任务，选择合适的拆分方式可以提高模型的性能评估和泛化能力。在腾讯云的机器学习平台上，可以使用腾讯云的数据处理和机器学习服务来进行数据集的拆分和模型训练，例如使用腾讯云的数据处理服务（https://cloud.tencent.com/product/bdp）和机器学习平台（https://cloud.tencent.com/product/tiia）来进行数据预处理、模型训练和性能评估。