训练集测试集划分数据集SplitedDataset-youxuanlim
数据来源：互联网公开数据
标签：机器学习，数据集，数据划分，训练集，测试集，模型评估，数据分析，随机状态
数据概述：
该数据集包含经过划分的训练集和测试集数据，用于机器学习模型的开发和评估。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围不明确，取决于原始数据集的时间范围。
地理范围：数据覆盖范围不明确，取决于原始数据集的地域范围。
数据维度：数据集被划分为训练集和测试集两部分，测试集样本数量为9000。
数据格式：数据格式取决于原始数据集的格式，如CSV、Excel、JSON等，方便进行模型训练和评估。
来源信息：数据来源于对原始数据集进行划分操作，划分依据为随机状态(random state)为8。
该数据集适合用于机器学习模型的训练、测试、评估及调优，特别是在模型性能评估和泛化能力测试方面具有重要价值。
数据用途概述：
该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：
研究与分析：适用于机器学习模型的训练、测试和评估，如模型性能比较、参数调优等。
行业应用：可以为各个行业的数据分析和建模提供支持，特别是在构建预测模型和分类模型方面。
决策支持：支持基于数据驱动的决策制定，帮助优化模型性能和提高预测精度。
教育和培训：作为机器学习课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解数据划分、模型评估和调优方法。
此数据集特别适合用于测试不同机器学习算法的性能，帮助用户实现模型选择、参数优化和性能提升等目标。
