有没有一种方法可以单独输入测试和训练数据，而不将其拆分到分类器算法中？

是的，可以使用交叉验证（Cross-validation）方法来单独输入测试和训练数据，而不将其拆分到分类器算法中。

交叉验证是一种常用的模型评估方法，它将数据集划分为训练集和测试集，然后使用训练集来训练模型，再使用测试集来评估模型的性能。其中最常见的是K折交叉验证（K-fold Cross-validation）。

K折交叉验证将数据集分成K个大小相似的互斥子集，称为折（fold）。然后，每次将其中的K-1个折作为训练集，剩下的1个折作为测试集，进行K次训练和测试。最后，将K次测试结果的平均值作为模型的性能评估指标。

交叉验证的优势在于能够更充分地利用数据，避免了仅仅依靠一次训练集和测试集划分可能带来的偶然性结果。同时，它还可以帮助我们评估模型的稳定性和泛化能力。

在腾讯云的机器学习平台中，可以使用腾讯云机器学习（Tencent Machine Learning，TML）来进行交叉验证。TML提供了丰富的机器学习算法和模型评估工具，可以方便地进行交叉验证实验。您可以通过以下链接了解更多关于腾讯云机器学习的信息：腾讯云机器学习产品介绍。