机器学习初级-数据分割为训练集和测试集

尹成学院 2023-01-13 01:38:29

课时名称	课时知识点
机器学习初级-数据分割为训练集和测试集	机器学习初级-数据分割为训练集和测试集

...全文

23 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

将分类数据集随机分割为训练集和测试集以tfrecord和json格式分别保存和读取训练集和测试集

机器学习应用指南算法评估训练集与测试集多项式与交叉验证集方差与偏置多项式正则化学习曲线算法评估面对途中问题，随机尝试列举的解决方案并不合适，我们需要一套高效的评估方案来寻找到关键问题所在，对症下药，解决问题训练集与测试集评估机器学习算法的首要且必要步骤步骤就是将数据分割为训练集（training set）和测试集（test set） 7：3（不一定）分割输入集为训练集和测试集对训练集...

如果只有一个数据集，在机器学习的过程中，一般会将原始数据集分割为训练数据集和测试数据集，训练集用于训练模型的子集。测试集- 用于测试训练后模型的子集。但要确保测试集满足以下两个条件：规模足够大，可产生具有统计意义的结果。能代表整个数据集。换言之，挑选的测试集的特征应该与训练集的特征相同。在Julia中也提供了一些拆分数据集的方法，这里给出简单的代码示例。 1、流出法留出法（hold-out）直接将数据集D划分为两个互斥的集合，其中一个集合作为训练集S，另一个作为测试集T。在S上训练..

1、模型评估方法：留出发：数据集分割为两部分，data=测试集+训练集；2/3~4/5作为训练集，其余测试集交叉验证：数据集分割为k组，k-1组为训练集，剩余1组为测试集。共k中情况，对k种情况的训练结果求平均作为最终结果。为了避免分割的影响，对上述过程进行p次，求p次总均值。称为p次k折交叉验证。自助法：m个原始数据集D，进行又放回抽样，每次抽1个，抽取m次，得到一个新样本D1。原始...

在机器学习中，我们通常将原始数据按照比例分割为“测试集”和“训练集”，通常使用sklearn.model_selection 中调用train_test_split 函数 train_test_split()是sklearn包的model_selection模块中提供的随机划分训练集和测试集的函数；使用train_test_split函数可以将原始数据集按照一定比例划分训练集和测试集对模型进行训练 x，y是原始的数据集。X_train,y_train 是原始数据集划分出来作为训练模型的，fit模型的时候用。

尹成的课程社区_NO_2

1

社区成员

1,571

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

社区公告

暂无公告

试试用AI创作助手写篇文章吧

+ 用AI写文章