如果我以百分比分割应用更多测试数据，那么使用朴素贝叶斯的示例会使算法变得更可靠吗？
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将整个数据集拆分为训练和测试的关键在于，您想要学习的模型（朴素的贝叶斯或其他）应该反映因果关系（特征和预测）之间的真实关系，而不仅仅是数据。例如，您可以始终将曲线完美地拟合到多个数据点，但这样做可能会使您对您尝试进行的预测毫无用处。
通过使用单独的测试集，可以在看不见的数据上测试学习模型。理想情况下，训练和测试集上的错误（或者你测量的任何内容）大致相同，这表明你的模型相当普遍，而且不适合训练数据。
如果在您的情况下减小训练集的大小会提高测试集的性能，则表明学习模型过于具体且不能一概而论。但是，您应该调整学习者的参数，而不是更改训练/测试分割。您可能还需要考虑使用cross validation而不是简单的培训/测试拆分，因为它将提供更可靠的性能估算。