sklearn数据集划分
sklearn数据集划分方法有如下方法： KFold，GroupKFold，StratifiedKFold，LeaveOneGroupOut，LeavePGroupsOut，LeaveOneOut，LeavePOut，ShuffleSplit，GroupShuffleSplit ...
原文：数据集的划分
在机器学习算法中，我们通常将原始数据集划分为三个部分 划分要尽可能保持数据分布的一致性 ： Training set 训练集 : 训练模型 Validation set 验证集 ： 选择模型 Testing set 测试集 ： 评估模型 其中Validation set的作用是用来避免过拟合的。在训练过程中，我们通常用它来确定一些超参数 例：根据Validation set的accuracy来确定 ...
2019-06-07 00:13 0 2189 推荐指数：
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