数据分析二级分类训练集和验证集数据分布可视化

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心跳分类预测——task2 数据分析 EDA的价值主要在于熟悉数据集，了解数据集，对数据集进行验证来确定所获得数据集可以用于接下来的机器学习或者深度学习使用。内容简介 1、载入各种数据科学以及可视化库: 数据科学库 pandas、numpy、scipy； 可视化库 matplotlib、seabon； 2、载入数据：载入训练集和测试集；简略观察数据(head()+shape)； 3、数据总览: 通过describe()来熟悉数据的相关统计量通过info()来熟悉数据类型 4、判断数据缺失

这里写目录标题1.数据集介绍二级目录三级目录 1.数据集介绍深度学习所用数据集一般分为训练集、验证集、测试集。 训练集：用于训练的样本集合,主要用来训练神经网络中的参数。 验证集：用于验证模型性能的样本集合.不同神经网络在训练集上训练结束后,通过验证集来比较判断各个模型的性能.这里的不同模型主要是指对应不同超参数的神经网络,也可以指完全不同结构的神经网络。测试集：对于训练完成的神经网络,测试集用于客观的评价神经网络的性能。二级目录三级目录 ..

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2.1 将训练数据划分为 训练集 和 验证集 训练集：训练模型 验证集：进行模型选择和调参测试集：估计模型在实际使用的泛化能力过拟合无法避免，能做的只是“缓解”，或者减少其风险 2.2 训练集和测试集的划分方法留出法：直接将数据集划分为两个互斥的集合。划分时要尽可能地保持数据分布的一致性，避免因数据划分过程引入额外的偏差而对最终结果产生影响，如在分类时至少保持样本类别比例相似；为保证...

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