當數(shù)據(jù)量特別大的時候，有幾千幾萬條，為了驗證模型的好壞，取出一部分用于訓練，另一部分用作測試。當模型訓練好的時候，其必定是符合訓練數(shù)據(jù)的分布，為了驗證模型的泛化能力，就利用沒有參與訓練的測試集，放入模型計算出結(jié)果，和真實值比較，就可以看出回歸模型預(yù)測得準不準了

從代碼來看你這個做的是一個簡單的線性回歸模型，數(shù)據(jù)很簡單就是研發(fā)成本對應(yīng)產(chǎn)品質(zhì)量，利用線性回歸擬合一條直線，由于你的數(shù)據(jù)特別少只有8個點，所以完全沒有必要區(qū)分訓練數(shù)據(jù)和測試數(shù)據(jù)，尤其你設(shè)置測試集比例為0.1，其實就只有一條，用處不大，所以沒有區(qū)分的必要