Los datos de entrada se dividirán de manera aleatoria en dos conjuntos, un conjunto de aprendizaje y un conjunto de pruebas, ...

Los datos de entrada se dividirán de manera aleatoria en dos conjuntos, un conjunto de aprendizaje y un conjunto de pruebas, en función del porcentaje de datos para pruebas y del número máximo de casos que se proporcionen en el conjunto de datos de prueba. El conjunto de aprendizaje se usa para crear el modelo de minería de datos. El conjunto de minería de datos se emplea para comprobar la precisión del modelo.

[Porcentaje de datos para pruebas] especifica los porcentajes de casos reservados para el conjunto de pruebas.
[Número máximo de casos en el conjunto de datos de prueba] limita el número total de casos en el conjunto de pruebas.
Si se especifican los dos valores, se aplicarán ambos límites.

Los datos de columna del conjunto de filas del parámetro con valores de tabla se han vinculado como DBTYPE_IUNKNOWN para ... Los datos de columna del conjunto de filas del parámetro con valores de tabla se han vinculado como DBTYPE_IUNKNOWN, aunque ... Los datos de columna del conjunto de filas del parámetro con valores de tabla se han vinculado como DBTYPE_IUNKNOWN. Error ... Los datos de copia de seguridad al final de "%1!s!" tienen un formato incorrecto. Los conjuntos de copia de seguridad en ... Los datos de entrada se dividirán de manera aleatoria en dos conjuntos, un conjunto de aprendizaje y un conjunto de pruebas, ... Los datos de esta fila han cambiado en la base de datos desde la última vez que se ejecutó la consulta. Sin embargo, se produjo ... Los datos de la columna '{0}' no tienen el tipo de contenido requerido. En una estructura de minería de datos con una columna ... Los datos de la fila {0} no se confirmaron. Origen del error: {1}. Mensaje de error: {2} Corrija los errores e inténtelo ... Los datos del grupo de archivos %1!s! están sin conexión y existen transacciones diferidas. Use RESTORE para recuperar el ...