我们可以为训练和测试分别使用不同的数据集吗？我正在进行一个项目，旨在挑选有效的测试用例。作为这个项目的一部分，我分析了错误数据库，并根据引发错误的触发条件得出了一个模型。因此，这个错误数据库构成了我的训练集。我编写的测试用例是我的测试数据，我需要将这些测试数据提供给模型，以判断测试用例是否有效。所以在这种情况下，不是将数据集分割成训练和测试数据，我需要有两个不同的数据集（来自错误数据库的测试数据和手动生成的训练数据）。这是机器学习中可以实现的吗？请告诉我。

回答：

是的，训练数据集和测试数据集可以是分开的文件。在现实世界的案例中，测试数据通常是一些单独的未见数据集。

需要遵循的主要原则是，在训练模型时，必须保留一个单独的数据集（保留集）用于测试。这些数据可以分别在不同的文件、数据库中提供，甚至可以使用分割来生成。这样做是为了避免数据泄漏（当测试数据以某种方式用于训练模型时）。