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SBDトレーニングの分割をください
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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。
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センチメント分析バイナリ分類（SBD）の問題にとって、トレーニング分割が重要なのはなぜですか？