预期数据按样本拆分

是指将数据集按照一定的规则和比例划分为训练集和测试集，以便在机器学习和数据分析任务中进行模型训练和评估。

在机器学习和数据分析中，预期数据按样本拆分的目的是为了评估模型的性能和泛化能力。通常将数据集划分为训练集和测试集两部分，其中训练集用于模型的训练和参数调整，而测试集用于评估模型在未见过的数据上的表现。

预期数据按样本拆分的分类方法有多种，常见的有随机拆分和分层拆分。随机拆分是将数据集随机划分为训练集和测试集，适用于数据集较大且样本分布均匀的情况。分层拆分是根据数据集中的某个特征或标签进行划分，保证训练集和测试集中的样本在某个特征上的分布相似，适用于数据集中存在类别不平衡或特定分布情况的情况。

预期数据按样本拆分的优势在于能够客观评估模型在未知数据上的表现，避免模型在训练集上过拟合的问题。同时，合理的数据拆分可以提供对模型泛化能力的准确评估，帮助选择最佳的模型和参数。

预期数据按样本拆分在各种机器学习和数据分析任务中都有广泛的应用场景，包括但不限于分类、回归、聚类、推荐系统等。通过合理的数据拆分，可以提高模型的准确性、稳定性和可靠性。

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