sklearn數據集划分
sklearn數據集划分方法有如下方法： KFold，GroupKFold，StratifiedKFold，LeaveOneGroupOut，LeavePGroupsOut，LeaveOneOut，LeavePOut，ShuffleSplit，GroupShuffleSplit ...
原文：數據集的划分
在機器學習算法中，我們通常將原始數據集划分為三個部分 划分要盡可能保持數據分布的一致性 ： Training set 訓練集 : 訓練模型 Validation set 驗證集 ： 選擇模型 Testing set 測試集 ： 評估模型 其中Validation set的作用是用來避免過擬合的。在訓練過程中，我們通常用它來確定一些超參數 例：根據Validation set的accuracy來確定 ...
2019-06-07 00:13 0 2189 推薦指數：
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