1.1 對抗驗證的簡介： 　　通常情況下，我們一般都會使用交叉驗證來作為評估模型的標准，來選擇我們最后的模型。但是在一些數據挖掘競賽中，數據集一般分為訓練集合測試集，國內比賽可能根據比賽階段划分多個測試集，由於數據集采樣和分布的原因導致訓練集和線上測試集可能存在分布不一致的情況，這時候CV無法 ...

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對於過擬合現象 \[{h_\theta }\left( x \right) = {\theta _0} + {\theta _1}x + {\theta _2}{x^2} + {\theta _ ...

Python按比率划分訓練/驗證/測試樣本 ...

一、一種比較通俗理解的分割方法 1.先讀取總的csv文件數據： data.label.value_counts()#查看標簽類別及數目 2.按照標簽將總的dataframe分割為兩份，一份為標簽為1，一份為標簽為0 3. 4.生成csv文件 二、不通俗方法 ...

工業界有一個大家公認的看法，“數據和特征決定了機器學習項目的上限，而算法只是盡可能地逼近這個上限”。在實戰中，特征工程幾乎需要一半以上的時間，是很重要的一個部分。缺失值處理、異常值處理、數據標准化、不平衡等問題大家應該都已經手到擒來小菜一碟了，本文我們探討一個很容易被忽視的坑：數據一致 ...

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樣本數據集在構建機器學習模型的過程中具有重要的作用，樣本數據集包括訓練集、驗證集、測試集，其中訓練集和驗證集的作用是對學習模型進行參數擇優，測試集是測試該模型的泛化能力。 正負樣本數據集符合獨立同分布是構建機器學習模型的前提，從概率角度分析，樣本數據獨立同分布 ...