Чтобы избежать переобучения, мы иногда разделяли данные на обучающие и тестовые данные. Потому что, если все данные применяются для создания модели, мы не можем эффективно протестировать модель. Вот почему разделение подготовленных данных необходимо, чтобы избежать переобучения. Удержание Метод Hold-Out разбивает данные на данные поезда и данные тестового поезда. Данные обучения — это то, на чем обучается модель. Тестовые данные — это то, что модель использует для проверки точности..