用python对数据集做10倍交叉验证

weixin_45292246 2019-06-22 11:03:21

有自己扩展后的数据集(.ma)格式，现需要用10倍交叉验证来划分数据集，再用CNN做准确率判定，主要怎么用10倍交叉验证来划分数据集(小白，求指导)

...全文

981 回复打赏收藏转发到动态举报

写回复

回复

切换为时间正序

请发表友善的回复…

发表回复

手动实现交叉验证，代码简洁易懂，可以学到不错的知识

交叉验证是评估模型性能的重要工具，它通过多种方式划分数据集，提供了模型性能的全面评估。在Python中，scikit-learn库提供了丰富的交叉验证工具，使得实现交叉验证变得简单快捷。通过上述代码示例，我们可以看到如何使用Python进行各种交叉验证的实现。这些技术在实际的软件开发和数据处理中有着广泛的应用，尤其是在需要评估模型性能的场景中。随着技术的发展，交叉验证的方法也在不断地扩展，为处理复杂的数据集提供了更多可能性。

数据集划分、网络搜索与交叉验证(附Python代码及数据集)

大作业二手车价格预测案例数据挖掘python源码+数据集+读取数据+实验报告+详细注释+数据清洗+填充缺失值+特征工程+数据画图探索+异常值处理+交叉验证+搜超参数大作业二手车价格预测案例数据挖掘python源码+数据集+读取数据+实验报告+详细注释+数据清洗+填充缺失值+特征工程+数据画图探索+异常值处理+交叉验证+搜超参数大作业二手车价格预测案例数据挖掘python源码+数据集+读取数据+实验报告+详细注释+数据清洗+填充缺失值+特征工程+数据画图探索+异常值处理+交叉验证+搜超参数大作业二手车价格预测案例数据挖掘python源码+数据集+读取数据+实验报告+详细注释+数据清洗+填充缺失值+特征工程+数据画图探索+异常值处理+交叉验证+搜超参数大作业二手车价格预测案例数据挖掘python源码+数据集+读取数据+实验报告+详细注释+数据清洗+填充缺失值+特征工程+数据画图探索+异常值处理+交叉验证+搜超参数大作业二手车价格预测案例数据挖掘python源码+数据集+读取数据+实验报告+详细注释+数据清洗+填充缺失值+特征工程+数据画图探索+异常值处理+交叉验证+搜超参数大作业二手车价格

实现数据的交叉验证划分。对于带标签的所有数据data.csv，其中最后一列为标签，将该数据划分为训练集train_i.csv和测试集test_i.csv。其中i表示的是第i折数据。

37,743

社区成员

34,211

社区内容

发帖

与我相关

我的任务

社区管理员

加入社区

近7日
近30日
至今

加载中

查看更多榜单

试试用AI创作助手写篇文章吧

+ 用AI写文章