解释机器学习中的“训练”和“测试”步骤。
机器学习中的“训练”指的是使用一组标记好的数据（训练数据）来训练模型，从而使其能够对从未见过的新数据进行预测。通常，训练会涉及调整模型的参数和超参数，以最大限度地提高其性能。

“测试”是指在训练完成之后，对模型进行实际测试的过程。测试数据集用来评估模型对新数据的泛化能力。通常，测试数据集是从未在训练过程中使用的数据集。测试结果可用于改进模型性能和调整超参数。