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训练模型时，如果数据不够，可以将测试集也加入到训练数据中

模型训练需要大量的数据，实际操作中，可以通地过数据增强的技术对训练的图像数据集中加入随机噪声，扩充数据集的样本量．

数据集被划分成训练集和测试集，其中训练集用于确定模型的参数，测试集用于评判模型的效果

如果一个训练好的模型在测试集上有100%的准确率， 这是不是意味着在一个新的数据集上，也会有同样好的表现？

如果想要训练一个ML模型，样本数量为100万个，特征维度为5000个，面对如此大数据，那么有效地训练模型可以采取的措施有（）。