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    (数据科学学习手札27)sklearn数据集分割方法汇总

    一、简介   在现实的机器学习任务中,我们往往是利用搜集到的尽可能多的样本集来输入算法进行训练,以尽可能高的精度为目标,但这里便出现一个问题,一是很多情况下我们不能说搜集到的样本集就能代表真实的全体,其分布也不一定就与真实的全体相同,但是有一点很明确,样本集数量越大则其接近真实全体的可能性也就越大;二是很多算法容易发生过拟合(overfitting),即其过度学习到训练集中一些比较特别的情况,使得其误认为训练集之外的其他集合也适用于这些规则,这使得我们训练好的算法在输入训练数据进行验证时结果非常好,但在训练

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