标题： holdout什么意思 🤔
💻 在编程和数据分析领域，“holdout” 是一个常见术语，意为“保留样本”或“预留数据集”。简单来说，它是指从整体数据中分离出一部分，用于测试模型的性能。例如，在机器学习项目中，我们会将数据分为训练集（training set）和测试集（test set），而测试集就是一种 holdout 数据。这样做是为了确保模型在未见过的数据上表现良好，避免过拟合现象的发生。
📊 使用 holdout 方法时，通常会将数据按照一定比例划分，比如 80% 的数据用于训练，剩下的 20% 作为测试集。这种方法简单高效，但在某些情况下可能不够全面，因为它只评估了一次性测试结果。为了提高可靠性，有时还会结合交叉验证（cross-validation）来进一步优化模型。
💡 总之，掌握 holdout 的概念对于构建可靠的数据分析模型至关重要。无论是学生还是专业人士，了解这一技巧都能帮助你更高效地完成任务。💪
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