model oracle
Model Oracle 是一种机器学习中常用的评估模型的方法。当我们在对某个模型进行评估的时候，通常需要将其在某个数据集上进行训练，然后在另一个数据集上进行测试。一种更加科学的方法是，将原始数据集分为训练集和验证集，并使用验证集对模型进行参数的调整，以获得更好的泛化性能。这种方法可以有效地减少过拟合等问题。在此，我们将介绍如何实现一个简单的 Model Oracle。
我们首先需要从原始数据集中随机划分出训练集和验证集。这里我们使用 Python 中的 scikit-learn 库来完成这一步骤。具体代码如下：
from sklearn.model_selection import train_test_split train_set, val_set = train_test_split(data, test_size=0.2, random_state=42)
