トレーニング分割は、トレーニングと機械学習モデルのテストを目的として、データセットを異なるサブセットに分割する方法です。トレーニングスプリットはモデルのトレーニングに使用されますが、残りのデータはパフォーマンスをテストするために使用されます。

一般的に使用されるトレーニングの分割は70/30または80/20で、データの70％または80％がトレーニングに使用され、残りの30％または20％がテストに使用されます。ただし、理想的な分割は、データセットのサイズと複雑さ、および機械学習問題の特定の要件に依存します。

たとえば、センチメント分析バイナリ分類（SBD）の問題のトレーニング分割は次のとおりです。

 - トレーニングのデータの70％
 - テストのデータの30％
この分割は、トレーニングのためにデータの一部をランダムに選択し、テストに残りのデータを使用することで作成できます。目的は、モデルフィッティングのためのトレーニングデータと評価のテストデータとの間に良いバランスをとる代表的な分割を作成することです。
A training split is a way of dividing a dataset into different subsets for the purpose of training and testing machine learning models. The training split is used to train the model, while the remaining data is used to test its performance.

A commonly used training split is 70/30 or 80/20, where 70% or 80% of the data is used for training and the remaining 30% or 20% is used for testing. However, the ideal split depends on the size and complexity of the dataset, as well as the specific requirements of the machine learning problem.

For example, a training split for a Sentiment Analysis Binary Classification (SBD) problem could be:

- 70% of the data for training
- 30% of the data for testing
This split can be created by randomly selecting a portion of the data for training and using the remaining data for testing. The aim is to create a representative split that provides a good balance between training data for model fitting and test data for evaluation.