预测分析中的训练集和评估集可以相同吗？
Can training and evaluation sets be the same in predictive analytics?
我正在创建一个模型来预测客户将在一家销售产品 A 到 Z 的百货商店购买产品 A 的概率。该商店拥有自己的信用卡，其中包含 140,000 名客户的人口统计和交易信息。
有一部分客户（比如 10,000）目前购买了 A。目标是从这些客户中学习 10,000 名客户并根据他们购买 A 的概率对剩余的 130,000 名客户进行评分，然后将得分最高的客户作为目标开展营销活动以提高 A 销量。
我应该如何定义我的训练集和评估集？
训练集：
应该只买A的10,000人还是全部140k客户？
评估集：（模型将用于生产）
相信这应该是没买A的130k吧
关于时间的问题：
另一种方法是拍摄去年数据库的照片，将其用作训练集，然后使用今天的数据库并使用去年的信息创建的模型评估所有客户。这个对吗？我应该什么时候这样做？
哪个选项对所有集合都是正确的？
训练集和评估集必须不同。拥有评估集的全部意义在于防止过度拟合。
在这种情况下，您应该随机选择 100,000 名客户。然后使用这些数据尝试了解使他们可能购买 A 的客户的哪些方面。然后使用剩余的 40,000 个来测试您的模型的效果。
我正在创建一个模型来预测客户将在一家销售产品 A 到 Z 的百货商店购买产品 A 的概率。该商店拥有自己的信用卡，其中包含 140,000 名客户的人口统计和交易信息。
有一部分客户（比如 10,000）目前购买了 A。目标是从这些客户中学习 10,000 名客户并根据他们购买 A 的概率对剩余的 130,000 名客户进行评分，然后将得分最高的客户作为目标开展营销活动以提高 A 销量。
我应该如何定义我的训练集和评估集？
训练集：
应该只买A的10,000人还是全部140k客户？
评估集：（模型将用于生产）
相信这应该是没买A的130k吧
关于时间的问题：
另一种方法是拍摄去年数据库的照片，将其用作训练集，然后使用今天的数据库并使用去年的信息创建的模型评估所有客户。这个对吗？我应该什么时候这样做？
哪个选项对所有集合都是正确的？
训练集和评估集必须不同。拥有评估集的全部意义在于防止过度拟合。
在这种情况下，您应该随机选择 100,000 名客户。然后使用这些数据尝试了解使他们可能购买 A 的客户的哪些方面。然后使用剩余的 40,000 个来测试您的模型的效果。