留出率（holdout rate）是机器学习中常用的一种方法，用于将数据集分为训练集和测试集。留出率的大小决定了训练集和测试集的比例，通常情况下，留出率为70%~80%用于训练集，20%~30%用于测试集。留出率的大小对机器学习的性能有着重要的影响。
留出率的大小可以影响模型的训练效果。如果留出率太小，训练集的数据量就会减少，这会导致模型的拟合效果不佳，无法准确地预测测试集的结果。如果留出率太大，测试集的数据量就会减少，这会导致测试集的代表性不足，无法评估模型的真实性能。
留出率的大小也可以影响模型的泛化能力。如果留出率太小，模型会过度拟合训练集，无法泛化到新的数据集上。如果留出率太大，模型会欠拟合训练集，无法从训练集中学到足够的特征，也无法泛化到新的数据集上。
因此，选择适当的留出率是机器学习中非常重要的一步。在实际应用中，可以根据数据集的大小、特征的复杂程度、模型的复杂程度等因素来选择留出率的大小。通常情况下，留出率的大小应该在训练集和测试集的数量之间取得一个平衡，以保证模型的拟合效果和泛化能力。
总之，留出率是机器学习中非常重要的一步，它可以影响模型的训练效果和泛化能力。在选择留出率的大小时，需要根据实际情况来进行选择，以保证模型的性能。
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