下面有关数据分割的说法,不正确的是()。 A. 数据集、测试集的数据量一样大,五五开最好。B. 测试集中的数据集和训练集中的数据永远不要重复。C. 一般训练集的数据要比测试集中的数据量大很多。D. 划分训练集主要目的就是让模型来学习它们的规律,测试集是来对模型进行评估的。

数据分割是机器学习中的基础概念，主要涉及将数据划分为训练集和测试集。本题考查对数据分割原则的理解，需明确以下关键点：

1. 训练集与测试集的比例：通常训练集占更大比例（如70%-80%），测试集占较小比例（如30%-20%），而非必须严格五五开。
2. 数据独立性：测试集与训练集的数据必须互不重复，避免模型“作弊”。
3. 划分目的：训练集用于模型学习规律，测试集用于评估模型泛化能力。

错误选项往往混淆比例分配的“最佳实践”与“绝对规则”。

选项分析

选项A

“数据集、测试集的数据量一样大，五五开最好。”

• 错误。训练集通常需要比测试集更大的数据量，以确保模型充分学习特征。五五分仅是可能的划分方式之一，但并非“最好”，尤其在数据量有限时，训练集比例应更大。

选项B

“测试集中的数据集和训练集中的数据永远不要重复。”

• 正确。若数据重复，模型可能在测试时利用训练经验，导致评估结果不真实。

选项C

“一般训练集的数据要比测试集中的数据量大很多。”

• 正确。训练集需足够大以覆盖数据分布，测试集则用于验证模型的泛化能力。

选项D

“划分训练集主要目的就是让模型来学习它们的规律，测试集是来对模型进行评估的。”

• 正确。这是数据分割的核心目的。