在离线建模环节，需要对模型进行评估，这就需要对总样本进行划分，一部分用于训练，模型从训练集学习规则，一部分用于测试，检验模型的泛化能力。
下面介绍几种样本划分方法。
留出法
这种方法非常简单，但不能充分利用数据训练模型，而且样本划分对模型效果影响很大。
a. 只利用了部分数据训练模型，得到的模型很可能和全量数据D得到的模型偏差很大，训练集越小，偏差越大
b. 如果训练集较大，测试集较小，则模型可信度降低
c. 划分前后数据分布不同，比如总样本1500正1500负，划分后，测试样本50正950负，这显然会影响模型的效果。
样本集划分数量会导致模型偏差，通常做法是 2/3做训练集，1/3做测试集；
类别分布不同也会影响模型效果，可采用分层抽样的方法，特别是类别不均衡问题；
鉴于留出法的不确定性，可进行多次留出法实验，最终取平均值
适用场景：样本具有明显的时间序列因素
如 6月需要训练模型，可拿1-4月作为训练集，5月作为测试集
交叉验证
这是最常用的方法，老生常谈了，直接贴图片吧
交叉验证明显比留出法更复杂，
当k=2时，其仍不同于留出法，因为留出法是1个训练集，而交叉验证是2个训练集；
当k=n，n为样本数，此时测试集为一个样本，这称为留一法，(Leave-One-Out，LOO)，
// 这种方法训练n个模型，每个模型基本用到全部数据，接近“真实”模型；
// 但是n很大时，其计算量太大；故n不能太大
另外，
交叉验证在处理类别不均衡问题时，也采用了分层采样的方式，即对每个类进行 k折划分；
由于交叉验证在划分时也带有随机性，可能产生不稳定现象，故可进行多次交叉验证；
自助法
自助法(bootstrapping) 以自主采样(bootstrap sampling)为基础，采用有放回重复抽样的方式构建训练集、测试集。
比如D中有m个样本，每次从中随机拿一个，存入训练集，然后放回D中，下次再从D中随机拿一个，存入训练集...最终产生m个样本的训练集；
当然训练集中可能有重复的样本，有些样本被多次选中，也有些样本从未被选中，没被选中的作为测试集；
m，取极限
也就是说测试集大概占总样本的0.368，大概1/3，
这种测试结果，称为“包外估计”
自助法在数据集较小，且难以有效划分训练/测试时很有用，而且自助法能从数据集中产生多个训练集，很适合集成学习，随机森林用的就是自助法；
自助法产生的训练集改变了数据分布，这会引入估计偏差；
所以在数据量足够时，优先选择 留出法和交叉验证。
最后需要注意一点，尽管我们在模型训练时用的部分样本，但是当经过测试集调试，模型参数固定时，需要重新在整个数据集上训练该模型，这个模型才是最终需要交付的模型。【请注意】