Hieronder volgt een instructie die een taak beschrijft, gekoppeld aan een input die verdere context biedt. Schrijf een antwoord dat het verzoek op de juiste manier afvult.

### Instructie:
Geef me een sbd training split

###

### Antwoord:
Geef me een sbd training split
Een trainingssplit is een manier om een dataset te verdelen in verschillende subgroepen voor het trainen en testen van machine learning modellen. De trainingssplit wordt gebruikt om het model te trainen, terwijl de resterende gegevens worden gebruikt om de prestaties ervan te testen. Een veelgebruikte trainingssplit is 70/30 of 80/20, waar 70% of 80% van de gegevens wordt gebruikt voor de training en de resterende 30% of 20% wordt gebruikt voor het testen. Echter, de ideale split is afhankelijk van de grootte en complexiteit van de dataset, evenals de specifieke eisen van het machine learning probleem. Bijvoorbeeld, een trainingssplit voor een Sentiment Analysis Binary Classification (SBD) probleem kan zijn: - 70% van de gegevens voor de training - 30% van de gegevens voor het testen Deze split kan worden gecreëerd door willekeurig een deel van de gegevens te selecteren voor de training en het gebruik van de resterende gegevens voor het testen. Het doel is een representatieve split te creëren die een goede balans biedt tussen trainingsgegevens voor model- en testgegevens voor de evaluatie.
Hieronder volgt een instructie die een taak beschrijft, gekoppeld aan een input die verdere context biedt. Schrijf een antwoord dat het verzoek op de juiste manier afvult.

### Instructie:
Geef me een sbd training split

###

### Antwoord:
Een trainingssplit is een manier om een dataset te verdelen in verschillende subgroepen voor het trainen en testen van machine learning modellen. De trainingssplit wordt gebruikt om het model te trainen, terwijl de resterende gegevens worden gebruikt om de prestaties ervan te testen. Een veelgebruikte trainingssplit is 70/30 of 80/20, waar 70% of 80% van de gegevens wordt gebruikt voor de training en de resterende 30% of 20% wordt gebruikt voor het testen. Echter, de ideale split is afhankelijk van de grootte en complexiteit van de dataset, evenals de specifieke eisen van het machine learning probleem. Bijvoorbeeld, een trainingssplit voor een Sentiment Analysis Binary Classification (SBD) probleem kan zijn: - 70% van de gegevens voor de training - 30% van de gegevens voor het testen Deze split kan worden gecreëerd door willekeurig een deel van de gegevens te selecteren voor de training en het gebruik van de resterende gegevens voor het testen. Het doel is een representatieve split te creëren die een goede balans biedt tussen trainingsgegevens voor model- en testgegevens voor de evaluatie.