Ⅰ 什么是训练集和预测集
训练集是用于训练机器学习模型的原始数据的一部分，而预测集是用于评估模型性能的数据集。
训练集（Training Set）：
- 定义：训练集是机器学习模型学习过程中的基础数据集。在这个数据集上，模型会尝试从输入特征中预测输出目标，并通过调整参数来最小化预测误差。
- 作用：训练集的主要作用是帮助模型理解数据中的模式和规律。模型需要大量的数据来学习，因此训练集通常比其他数据集（如测试集）要大。
- 示例：在构建分类模型预测电子邮件是否为垃圾邮件时，大部分数据（例如80%）会用作训练集，让模型学习如何从电子邮件文本中识别垃圾邮件的特征。
预测集（Prediction Set）：
- 定义：预测集是用于评估模型性能的数据集，通常不用于训练模型，以确保评估的客观性。预测集可以进一步分为测试集和验证集。
- 测试集（Test Set）：用于最终评估模型性能，通常在模型训练和调整完成后使用。测试集能够帮助我们了解模型在未知数据上的表现。
- 验证集（Validation Set）：用于在模型训练过程中选择最佳模型参数和结构，通常在训练过程中使用。验证集有助于我们在训练过程中监控模型的性能，并进行相应的调整。
- 作用：预测集的主要作用是确保模型不仅能在训练数据上表现良好，而且能在实际应用中准确预测未知数据。通过使用预测集，我们可以更客观地评估模型的性能，并进行必要的优化。
综上所述，训练集和预测集在机器学习和数据挖掘领域扮演着关键角色，它们共同构成了模型构建和评估的基础。