Zbiór treningowy to kluczowa część danych wykorzystywana w procesie uczenia maszynowego do bezpośredniego szkolenia i optymalizacji algorytmu. Składa się on z licznych przykładów, na podstawie których model uczy się rozpoznawać wzorce, zależności oraz korygować swoje błędy. W przypadku uczenia nadzorowanego dane te zawierają gotowe odpowiedzi, czyli etykiety, które pozwalają systemowi zrozumieć, jak poprawnie interpretować wejściowe informacje. Jest to zazwyczaj najobszerniejszy podzbiór danych, stanowiący fundament dla przyszłej skuteczności i dokładności modelu.
Zbiór treningowy (train set)
