我需要在另一个数据集上评估机器学习模型，但我并不完全明白这意味着什么。我有一些想法，但并不确定。假设我们有：

• 从X,Y中分离出的X_train, X_test, y_train, y_test，用于第一个模型
• 从X2, Y2中分离出的X_train_2, X_test_2, y_train_2, y_test_2，用于第二个模型

在使用model.fit训练了两个模型之后，我该如何在另一个数据库上测试它们呢？是这样的吗：

from sklearn.svm import SVC#在第一个模型上训练svm.fit(X, Y)#在第二个模型上测试y_pred = svm.predict(X_test_2)#评估准确度print(accuracy_score(y_test, y_pred))

这看起来很简单，但我真的很困惑，我希望能得到一些解释。

回答：

在另一个数据集上测试，比如X2, y2，并不意味着你需要像处理原始X和y那样，将这个第二个数据集分成训练和测试子集。一旦你已经在X上拟合了你的模型，比如svm，如你所示，你只需在X2上进行预测，并与y2中的标签进行比较：

# 在第二个数据集 X2 上预测y_pred = svm.predict(X2)# 评估准确度print(accuracy_score(y2, y_pred))