當數據量特別大的時候，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據的分布，為了驗證模型的泛化能力，就利用沒有參與訓練的測試集，放入模型計算出結果，和真實值比較，就可以看出回歸模型預測得準不準了

從代碼來看你這個做的是一個簡單的線性回歸模型，數據很簡單就是研發成本對應產品質量，利用線性回歸擬合一條直線，由于你的數據特別少只有8個點，所以完全沒有必要區分訓練數據和測試數據，尤其你設置測試集比例為0.1，其實就只有一條，用處不大，所以沒有區分的必要