在我给出的数据集中，自变量以 50 的间隔给出，如下所示。
因此，当我对线性回归的数据集执行训练测试拆分时，我获得了非常相似的训练集和测试集，如下所示：
我相信这具有相当于在测试集上进行训练的效果，这会产生误导性的结果。是不是说，测试集可能会获得很高的预测精度，但是我的模型将无法检测到过度拟合，因为过度拟合通常是通过训练集和测试集之间的较大差异来检测的？
此外，在我的建模中，相似的训练集和测试集会带来什么样的限制？
在我给出的数据集中，自变量以 50 的间隔给出，如下所示。
因此，当我对线性回归的数据集执行训练测试拆分时，我获得了非常相似的训练集和测试集，如下所示：
我相信这具有相当于在测试集上进行训练的效果，这会产生误导性的结果。是不是说，测试集可能会获得很高的预测精度，但是我的模型将无法检测到过度拟合，因为过度拟合通常是通过训练集和测试集之间的较大差异来检测的？
此外，在我的建模中，相似的训练集和测试集会带来什么样的限制？