1.1 对抗验证的简介： 　　通常情况下，我们一般都会使用交叉验证来作为评估模型的标准，来选择我们最后的模型。但是在一些数据挖掘竞赛中，数据集一般分为训练集合测试集，国内比赛可能根据比赛阶段划分多个测试集，由于数据集采样和分布的原因导致训练集和线上测试集可能存在分布不一致的情况，这时候CV无法 ...

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对于过拟合现象 \[{h_\theta }\left( x \right) = {\theta _0} + {\theta _1}x + {\theta _2}{x^2} + {\theta _ ...

Python按比率划分训练/验证/测试样本 ...

一、一种比较通俗理解的分割方法 1.先读取总的csv文件数据： data.label.value_counts()#查看标签类别及数目 2.按照标签将总的dataframe分割为两份，一份为标签为1，一份为标签为0 3. 4.生成csv文件 二、不通俗方法 ...

工业界有一个大家公认的看法，“数据和特征决定了机器学习项目的上限，而算法只是尽可能地逼近这个上限”。在实战中，特征工程几乎需要一半以上的时间，是很重要的一个部分。缺失值处理、异常值处理、数据标准化、不平衡等问题大家应该都已经手到擒来小菜一碟了，本文我们探讨一个很容易被忽视的坑：数据一致 ...

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样本数据集在构建机器学习模型的过程中具有重要的作用，样本数据集包括训练集、验证集、测试集，其中训练集和验证集的作用是对学习模型进行参数择优，测试集是测试该模型的泛化能力。 正负样本数据集符合独立同分布是构建机器学习模型的前提，从概率角度分析，样本数据独立同分布 ...