先扯点闲篇儿，直取干货者，可以点击这里。 我曾误打误撞的搞过一年多的量化交易，期间尝试过做价格和涨跌的预测，当时全凭一腔热血，拿到行情数据就迫不及待地开始测试各种算法。 最基本的算法是技术指标类型的，原生的技术指标，改版的技术指标，以技术指标为特征构造机器学习算法，都做过。不论哪种方法，都绕不开一件事 如何使用历史数据验证算法的性能。 当时我是纯纯的小白，对数据集划分完全没有概念，一个很自然的想法 ...
2018-06-23 16:28 0 1438 推荐指数：
训练集(train set) 验证集(validation set) 测试集(test set) 一般需要将样本分成独立的三部分训练集(train set)，验证集(validation set)和测试集(test set)。其中训练集用来估计模型，验证集用来确定网络结构或者控制模型 ...
在有监督(supervise)的机器学习中，数据集常被分成2~3个即： 训练集(train set) 验证集(validation set) 测试集(test set) 一般需要将样本分成独立的三部分训练集(train set)，验证集(validation set)和测试集 ...
训练集(train set) 验证集(validation set) 测试集(test set) 一， 训练样本和测试样本 训练样本的目的是 数学模型的参数，经过训练之后，可以认为你的模型系统确立了下来。 一般训练样本和测试样本相互独立，使用不同的数据。 在有监督 ...
在有监督(supervise)的机器学习中，数据集常被分成2~3个，即：训练集(train set) 验证集(validation set) 测试集(test set)。 http://blog.sina.com.cn/s/blog_4d2f6cf201000cjx.html 一般需要将样本 ...
笔记来源 我们在做模型的时候，通常会碰到两个数据集：测试数据集（Test Set) 和验证数据集 (Validation Set) 。那么他之间有何区别呢？下面有个简单的解释： 训练数据集（Training Set): 是一些我们已经知道输入和输出的数据集训练机器去学习，通过拟合去寻找模型 ...
转发：https://blog.csdn.net/aron_conli/article/details/97953826 train set：该集合是用于训练模型的。 dev set：该集合是用于在训练模型中评估模型，以促进模型优化的。 test set：该集合是用于测试训练好的模型 ...
sklearn的train_test_split train_test_split函数用于将矩阵随机划分为训练子集和测试子集，并返回划分好的训练集测试集样本和训练集测试集标签。 格式： X_train,X_test, y_train, y_test ...
使用sklearn.model_selection.train_test_split可以在数据集上随机划分出一定比例的训练集和测试集 1.使用形式为： 2.参数解释： train_data：样本特征集 train_target：样本的标签集 test_size：样本占 ...
