原文:将数据划分为训练集和测试集;缩放特征区间

导入葡萄酒数据: 运行结果: 划分训练集和测试集: 我们可以使用 sklearn.model selection 中的train test split 划分数据,test size用来设置测试数据的比例,random state用来 设置随机数是否保持一致。 这里如果你用的是 sklearn.cross validation 的 train test split ,那么代码是会报警告的,由于版本的 ...

2018-05-29 20:53 0 1421 推荐指数:

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划分训练测试

引言 对于模型的评估与选择,我们可以通过实验测试来对学习器的泛化误差进行评估并对模型进行选择,因此我们需要一个测试测试学习器对没有见过的新样本的判别能力,并且用学习器在该测试上的测试误差作为泛化误差的近似。 测试应该尽可能与训练互斥,也就是说测试集中的样本尽量不在训练集中出现,也就 ...

Tue Jul 20 23:19:00 CST 2021 0 332
数据集训练测试划分

留出法(hold-out) 留出法,直接将数据集D DD划分为两个互斥的集合,其中一个集合作为训练S SS,另一个作为测试T TT,一般做法是将2/3~4/5的样本作为训练,其余部分作为测试; 在使用留出法时,一般采用多次随即划分、重复进行实验评估后,取平均值作为留出法的评估 ...

Wed Dec 02 22:26:00 CST 2020 0 578
如何把数据集划分训练测试

本文主要内容来自周志华《机器学习》 本文中代码 问题: 对于一个只包含\(m\)个样例的数据集\(D=\{(x_1,y_1),(x_2,y_2),\cdots,(x_m,y_m)\),如何适当处理,从\(D\)中产生训练\(S\)和测试\(T\)? 下面介绍三种常见的做法 ...

Sat Apr 14 05:39:00 CST 2018 0 16410
关于训练,验证,测试划分

首先需要说明的是:训练(training set)、验证(validation set)和测试(test set)本质上并无区别,都是把一个数据集分成三个部分而已,都是(feature, label)造型。尤其是训练与验证,更无本质区别。测试可能会有一些区别,比如在一些权威计算机视觉 ...

Sat Oct 12 19:46:00 CST 2019 0 325
 
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