【总结】机器学习划分数据集的几种方法

最近搞了一个机器学习算法，精度高并且特征少，正当我狂喜之时，突然发现这只是在固定数据集上的结果。

如果随机生成数据集，还会有这样的效果吗？

这确实是一个问题，只在一个数据集上测试结果，很难证明算法鲁棒性，结果也不太可靠。

所以在机器学习中便诞生了 交叉验证 的方法……

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