2018年数据集：训练集与测试集分析

根据给定文件信息，我们可以推断出以下知识点： 首先，从文件的【标题】和【描述】中，“Draft Thu Sep 27 10:27:30 CST 2018-数据集”表明该文件可能是一个数据集的草案，它记录在2018年9月27日星期四的上午10点27分30秒（CST指的是中央标准时间）。文件名称中的“数据集”意味着这是一个涉及数据集合的文件。这通常关联于数据分析、数据挖掘、机器学习或统计学等领域，其中数据集是用于研究和开发的基准资料。 接着，文件的【标签】“数据集”再次强调了文件内容的性质。标签是用于分类和标识文件内容的一个关键词，有助于快速检索和归类。在这个情况下，使用“数据集”作为标签，说明这个文件是关于一组数据的集合，通常包含大量的记录和变量，用于特定目的的研究或分析。 【压缩包子文件的文件名称列表】中包含了四个文件：train_1.csv、train_2.csv、test.csv 和 submit_sample.csv。这些文件名暗示了它们分别可能代表了不同的数据集类型，具体而言： 1. train_1.csv 和 train_2.csv：这两个文件很可能是机器学习或深度学习任务中的训练集文件。在这些任务中，数据被分为训练集和测试集。训练集被用来训练模型，即模型通过学习训练集中的数据来识别模式和关系。这里出现两个训练集文件，可能意味着数据被分为了两个子集以避免过拟合，或者是不同阶段的训练数据。 2. test.csv：这个文件很可能是测试集数据，用于评估模型的性能。测试集包含了模型未曾学习过的数据，模型预测测试集的结果用来检验其泛化能力，即在未知数据上的表现。测试集通常是在模型训练完成之后使用的，它帮助我们了解模型在真实世界数据上的表现。 3. submit_sample.csv：提交样本文件可能用于参与竞赛或挑战的参与者提交他们的预测结果。例如，在Kaggle等数据科学竞赛平台上，参赛者需要根据提供的训练数据集开发模型，并使用测试集数据进行预测。submit_sample.csv通常包含了提交预测结果时需要遵循的格式示例。这个文件可能包含着实际提交预测结果时的列名、格式要求等。 综合以上分析，我们可以总结出：这个数据集可能用于机器学习或数据科学相关的竞赛或项目，其中包含用于训练模型的训练集（train_1.csv和train_2.csv）、用于评估模型的测试集（test.csv）以及用于结果提交参考的提交样本（submit_sample.csv）。通过这些数据集文件，参赛者或研究者可以开发出一个性能良好的模型，并按照要求格式提交他们的预测结果。