原文:將數據划分為訓練集和測試集;縮放特征區間

導入葡萄酒數據: 運行結果: 划分訓練集和測試集: 我們可以使用 sklearn.model selection 中的train test split 划分數據,test size用來設置測試數據的比例,random state用來 設置隨機數是否保持一致。 這里如果你用的是 sklearn.cross validation 的 train test split ,那么代碼是會報警告的,由於版本的 ...

2018-05-29 20:53 0 1421 推薦指數:

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划分訓練測試

引言 對於模型的評估與選擇,我們可以通過實驗測試來對學習器的泛化誤差進行評估並對模型進行選擇,因此我們需要一個測試測試學習器對沒有見過的新樣本的判別能力,並且用學習器在該測試上的測試誤差作為泛化誤差的近似。 測試應該盡可能與訓練互斥,也就是說測試集中的樣本盡量不在訓練集中出現,也就 ...

Tue Jul 20 23:19:00 CST 2021 0 332
數據集訓練測試划分

留出法(hold-out) 留出法,直接將數據集D DD划分為兩個互斥的集合,其中一個集合作為訓練S SS,另一個作為測試T TT,一般做法是將2/3~4/5的樣本作為訓練,其余部分作為測試; 在使用留出法時,一般采用多次隨即划分、重復進行實驗評估后,取平均值作為留出法的評估 ...

Wed Dec 02 22:26:00 CST 2020 0 578
如何把數據集划分訓練測試

本文主要內容來自周志華《機器學習》 本文中代碼 問題: 對於一個只包含\(m\)個樣例的數據集\(D=\{(x_1,y_1),(x_2,y_2),\cdots,(x_m,y_m)\),如何適當處理,從\(D\)中產生訓練\(S\)和測試\(T\)? 下面介紹三種常見的做法 ...

Sat Apr 14 05:39:00 CST 2018 0 16410
關於訓練,驗證,測試划分

首先需要說明的是:訓練(training set)、驗證(validation set)和測試(test set)本質上並無區別,都是把一個數據集分成三個部分而已,都是(feature, label)造型。尤其是訓練與驗證,更無本質區別。測試可能會有一些區別,比如在一些權威計算機視覺 ...

Sat Oct 12 19:46:00 CST 2019 0 325
 
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