打亂數據集的方法
原始數據存在一定的分布規律，所以學習曲線不平滑，如果數據量夠大的話，打亂后會呈現隨機分布，學習后更能體現樣本的共性。為了加強模型的泛化能力，有時候需要打亂數據集（包括特征數據和標簽），但是顯然還是要保證每一條數據中的特征數據和標簽的對應關系 可以進行如下操作： 1.通過隨機化index 2. ...
原文：機器學習為什么要打亂數據？
機器學習為什么要打亂數據 打亂數據至少分兩種情況： 第一種比較好理解也比較容易達成共識: 打亂全量數據，這樣做 train dev test 測試的時候每一部分的數據比較有代表性 representativeness 。極端情況就是訓練數據跟測試數據完全不一樣，這樣訓練數據上學到的模型就很難用於預測測試數據了，所以需要避免這種情況。 第二種比較tricky和難回答的情況是：在確定train tes ...
2020-05-17 11:00 1 569 推薦指數：
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