打乱数据集的方法
原始数据存在一定的分布规律，所以学习曲线不平滑，如果数据量够大的话，打乱后会呈现随机分布，学习后更能体现样本的共性。为了加强模型的泛化能力，有时候需要打乱数据集（包括特征数据和标签），但是显然还是要保证每一条数据中的特征数据和标签的对应关系 可以进行如下操作： 1.通过随机化index 2. ...
原文：机器学习为什么要打乱数据？
机器学习为什么要打乱数据 打乱数据至少分两种情况： 第一种比较好理解也比较容易达成共识: 打乱全量数据，这样做 train dev test 测试的时候每一部分的数据比较有代表性 representativeness 。极端情况就是训练数据跟测试数据完全不一样，这样训练数据上学到的模型就很难用于预测测试数据了，所以需要避免这种情况。 第二种比较tricky和难回答的情况是：在确定train tes ...
2020-05-17 11:00 1 569 推荐指数：
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PHP 打乱数组
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同时打乱数据集和标签的几种方式
最好先将数据转换为numpy数组的格式。 方法一：使用np.random.shuffle 或者这么使用： 需要注意的是，如果数组类型是：['a','b','c','d']，(4,) 我们要先将其转换为[['a'],['b'],['c'],['d']]，(4,1 ...
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