Machine learning 训练数据集和测试数据集是否可以分开而不是分开

我们能否为培训和测试提供单独的数据集。 我正在做一个项目来获取有效的测试用例 作为这项工作的一部分，我分析了bug数据库，提出了产生bug的触发器，并得出了一个模型。所以这个bug数据库构成了我的训练集。 我编写的测试用例是我的测试数据，我必须将这些测试数据提供给模型，以说明测试用例是否有效。 因此，在本例中，我必须有两个不同的数据集（来自bug数据库的测试数据）和训练数据（手动生成的测试用例），而不是将数据集拆分为训练数据和测试数据

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这是机器学习可以做到的吗？请告诉我。

是的，培训数据集和测试数据集可以是单独的文件。在现实世界中，测试数据通常是一些单独的看不见的数据集

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要遵循的主要原则是，在训练模型时，必须将数据集分开（保持集）进行测试。这些数据可以在不同的文件、数据库中单独提供，甚至可以使用拆分生成。这样做是为了避免数据泄漏（当测试数据以某种方式用于训练模型时）。

我投票结束这个问题，因为它不是关于中定义的编程，而是关于ML理论和/或方法-请参阅机器学习中的介绍和注记。。非常感谢您提供的信息。因此，从缺陷分析中，我们应该能够对数据（多类）分类，并得出一个模型，将测试用例（训练集）提供给该模型，以获得有效的测试用例。是的，在训练数据集上进行训练，并使用训练过的模型对测试数据进行预测。