標題：「資料分割」

描述：
在這篇文章中，我們將深入探討「資料分割」的概念及其在數據分析和機器學習中的重要性。資料分割是將資料集劃分為訓練集和測試集的過程，以便於模型的訓練和評估。透過正確的資料分割策略，我們能夠提高模型的預測準確性，並減少過度擬合的風險。本文將分享各種資料分割的方法，包括隨機分割、分層抽樣等，並提供實際案例來說明如何有效地應用這些技術。無論您是數據科學的初學者還是有經驗的專業人士，這篇文章都將為您提供有價值的見解和實用的建議。