Q：如何将数据集划分为测试数据集和训练数据集？ A：three ways: 1.像sklearn一样，提供一个将数据集切分成训练集和测试集的函数： 默认是把数据集的75%作为训练集，把数据集的25%作为测试集。 2.交叉验证（一般取十折交叉验证：10-fold cross validation） k个子集，每个子集均做一次测试集，其余的作为训练集。 交叉验证重复k次，每次选择一个子集作为测试集，并将k次的平均交叉验证识别正确率作为结果。 3.训练数据，验证数据（注意区别交叉验证数据集），测试数据（在Coursera上提到） 一般做预测分析时，会将数据分为两大部分。一部分是训练数据，用于构建模型，一部分是测试数据，用于检验模型。但是，有时候模型的构建过程中也需要检验模型，辅助模型构建，所以会将训练数据在分为两个部分：1）训练数据；2）验证数据（Validation Data）。验证数据用于负责模型的构建。典型的例子是用K-Fold Cross Validation裁剪决策树，求出最优叶节点数，防止过渡拟合（Overfitting）。 所以： 训练数据（Test Data）：用于模型构建 验证数据（Validation Data）：可选，用于辅助模型构建，可以重复使用。 测试数据（Test Data）：用于检测模型构建，此数据只在模型检验时使用，用于评估模型的准确率。绝对不允许用于模型构建过程，否则会导致过渡拟合。 references http://www.cnblogs.com/bourneli/archive/2013/03/11/2954060.html http://blog.csdn.net/lhx878619717/article/details/49079785 http://blog.csdn.net/chloezhao/article/details/53502674 https://segmentfault.com/q/1010000005917400
统计学上的交叉验证方法，是为了防止过拟合现象的出现。http://en.wikipedia.org/wiki/Cross-validation_%28statistics%29
——-十折交叉验证：10-fold cross validation——-
英文名叫做10-fold cross-validation，用来测试算法准确性。是常用的测试方法。将数据集分成十分，轮流将其中9份作为训练数据，1份作为测试数据，进行试验。每次试验都会得出相应的正确率（或差错率）。10次的结果的正确率（或差错率）的平均值作为对算法精度的估计，一般还需要进行多次10折交叉验证（例如10次10折交叉验证），再求其均值，作为对算法准确性的估计。
之所以选择将数据集分为10份，是因为通过利用大量数据集、使用不同学习技术进行的大量试验，表明10折是获得最好误差估计的恰当选择，而且也有一些理论根据可以证明这一点。但这并非最终诊断，争议仍然存在。而且似乎5折或者20折与10折所得出的结果也相差无几。