摘要：手写 Sklearn 的 train_test_split 函数。之前两篇文章以酒吧的红酒故事引出了 kNN 分类算法，根据已倒好的酒（样本），预测新倒的酒（预测）属于哪一类，文章见文末。预测方法我们使用了两种，一种是根据欧拉公式逐步手写，思路清晰直观。另外一种方法是模仿 Sklearn 中的 kNN 算法，把代码封装起来以调用库的形式使用，更加精简。然而这样做忽略了一个重要的问题，我们把全
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2023-12-27 11:10:19
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因为一个模型仅仅重复了刚刚训练过的样本的标签，这种情况下得分会很高，但是遇到没有训练过的样本就无法预测了。这种情况叫做过拟合。为了避免过拟合，一个常见的做法就是在进行一个（有监督的）机器学习实验时，保留一部分样本作为测试集（X_test, y_test）。为了提高训练数据的泛化能力，我们把训练集和测试集对半划分，即：X_test：y_test=1：1，test_size=0.5。但是仅仅如此，再训
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2024-07-10 08:40:34
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使用随机森林算法时用到了交叉验证，突然陷入沉思，有测试集的情况下用交叉验证做什么？整理思路如下： 1、训练集，顾名思义，就是拿来训练模型的数据集，通过这个数据训练得到模型的参数； 2、验证集，可以用来做超参数的选取与模型的选取，在没有测试机的情况下也可以评价模型的性能。 3、测试集，用来评价模型的效 ...
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2021-08-13 10:20:00
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一、留出法直接将数据集D划分为两个互斥的集合，其中一个作为训练集S，另一个作为测试集T。常见做法是将2/3~4/5的样本用于训练，剩余样本用于测试。1、要点训练集和测试集的划分要尽可能保持数据分布的一致性，避免因数据划分过程引入额外的偏差而对最终结果造成影响。在二分类问题中即为正例和反例的的比例一致。2、缺点划分不同时有不同的训练/测试集，模型评估的结果也会有差别。因此，单独使用留出法得到的估计结
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2023-10-24 10:49:30
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第一题：（列表生成式）如果list中既包含字符串，又包含整数，由于非字符串类型没有lower()方法，所以列表生成式会报错，使用isinstance函数可以判断一个变量是不是字符串：请修改列表生成式，通过添加if语句保证列表生成式能正确地执行：如果是字符串则变成小写，不是则返回原始数字。第二题：（迭代）请使用迭代查找一个list中最小和最大值，并返回一个tuple：函数的参数是一个list，故传入
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2023-09-25 09:18:17
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在机器学习中的监督学习算法，通常将原始数据划分为训练集，验证集和测试集，划分的比例一般为60%：20%：20%，对原始数据三个数据集的划分，是为了能够选出模型效果最好的（准确率等指标）、泛化能力最佳的模型。1、训练集（training set） 作用：用来拟合模型，通过设置分类器的参数，训练分类模型。（训练出多个分类模型，同一参数不同取值的模型）2、验证集（cross validation set
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2024-01-05 19:00:48
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1. 定义训练集是用于发现和预测潜在关系的一组数据。 测试集是用于评估预测关系强度和效用的一组数据。 2. 运用测试集和训练集用于智能系统，机器学习，遗传编程和统计。3. 二者关系在训练分类器期间，只有训练集可用，不得使用测试集。测试集仅在测试分类器期间可用。测试集是独立于训练数据，但是遵循与训练数据相同的概率分布的一组数据。 如果适合训练集的模型也适合测试集合，则发生最小过度拟合。4. 使用方
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2023-09-26 20:28:33
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都给我肃静啊： 在这里，小编就不给大家专业官方的解释了，咱们就用大白话为大家解释一下。训练集：其实训练集就是我们拿去练习的，但是训练集中的数据占据了全部数据的大部分，通过训练我们会的到我们想要的结果，以及特征之间的关系，也就是一个模型。测试集：有了训练集的这个模型，我们就可以用测试集中的数据去检验训练集所得到的模型的精准率。
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2023-10-28 07:52:45
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# Python 划分训练集与测试集的完整指南
在机器学习中，将数据集划分为训练集和测试集是至关重要的一步。训练集用于训练模型，而测试集用于评估模型的性能。本文将为您详细介绍如何使用 Python 实现这一过程。
## 整体流程
在开始编码之前，我们需要了解划分训练集与测试集的具体步骤。以下是整个流程的一个简单概述：
| 步骤 | 描述 |
通常在深度学习中将数据集划分为训练集、验证集和测试集训练集：相当于教材或例题，训练集在我们的模型过程中起的作用就是更新模型的参数，用以获得更好的性能，其行为表现就是让我们以为模型掌握了相关的知识（规律）。验证集：相当于模拟考试，只是你调整自己状态的指示器，这种调整的结果（从模拟考到高考），有可能更好，也有可能更糟糕。验证集的存在是为了从一堆可能的模型中，帮我们选出表现最好的那个，可用来选超参数。测
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2023-11-25 10:59:00
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训练集、验证集、测试集的作用
详解用一个不恰当的比喻来说明3种数据集之间的关系：训练集相当于上课学知识验证集相当于课后的的练习题，用来纠正和强化学到的知识测试集相当于期末考试，用来最终评估学习效果什么是训练集？训练集（Training Dataset）是用来训练模型使用的。 在《一文看懂机器学习》里我们介绍了机器学习的7个步骤，训练集（Training Dataset）主要在训练阶段使用。什么是验
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2023-10-22 08:54:30
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前言 在机器学习中，经常提到训练集和测试集，验证集似有似无。感觉挺好奇的，就仔细查找了文献。以下谈谈训练集、验证集和测试集。1.为什么要划分数据集为训练集、验证集和测试集？ 做科研，就要提出问题，找到解决方法，并
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2023-11-25 17:58:58
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在我们一开始学机器学习的时候，可能大部分人和我状态一样，只知道搭建一个模型，然后读入数据去训练就完事了，后来才知道需要细分训练集、验证集和测试集。一、什么是训练集、验证集和测试集训练集：从原始数据集中分离出来的大量数据，喂给模型用来训练模型。验证集：从原始数据集中分离出来的少量数据，用来给训练集训练结束后的模型进行模型的精度评估。测试集：从原始数据集中分离出来的少量数据，用来给训练集训练结束后的模
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2023-10-24 09:04:40
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开发集和测试集的大小(Size of dev and test sets)在上一个笔记中你们知道了你的开发集和测试集为什么必须来自同一分布，但它们规模应该多大？在深度学习时代，设立开发集和测试集的方针也在变化，我们来看看一些最佳做法。 你可能听说过一条经验法则，在机器学习中，把你取得的全部数据用70/30比例分成训练集和测试集。或者如果你必须设立训练集、开发集和测试集，你会这么分60%
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2023-11-30 12:29:14
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Blending集成学习算法在(1)步中，总的数据集被分成训练集和测试集，如80%训练集和20%测试集，然后在这80%的训练集中再拆分训练集70%和验证集30%，因此拆分后的数据集由三部分组成：训练集80% 70% 、测试集20%、验证集80% 30% 。训练集是为了训练模型，测试集是为了调整模型(调参)，测试集则是为了检验模型的优度。 在(2)-(3)步中，我们使用训练集创建了K个模型，如SVM
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2024-06-27 12:05:59
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为什么要将数据集分为训练集、验证集、测试集三部分？对于很多机器学习的初学者来说，这个问题常常令人很迷惑，特别是对于验证集和测试集的区别更让人摸不到头脑。下面，我谈一下这三个数据集的作用，及必要性：训练集：显然，每个模型都需要训练集，训练集的作用很明显，就是直接参与模型的训练过程。测试集：测试集完全不参与训练，就是说模型的产生过程和测试集是完全没有关系的。之所以要求测试集和模型的产生过程完全没有关系
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2023-11-07 12:21:45
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引言 对于模型的评估与选择，我们可以通过实验测试来对学习器的泛化误差进行评估并对模型进行选择，因此我们需要一个测试集来测试学习器对没有见过的新样本的判别能力，并且用学习器在该测试集上的测试误差作为泛化误差的近似。 测试集应该尽可能与训练集互斥，也就是说测试集中的样本尽量不在训练集中出现，也就是尽量不 ...
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2021-07-20 15:19:00
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最近在看机器学习的东西发现验证集的（Validation set） 有时候被提起到，以时间没明白验证集的真正用途。首先，这三个名词在机器学习领域的文章中是很常见的，以下是这三个词的定义。 Training set: A set of examples used for learning, which is to fit the parameters [i.e., weight
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2024-08-30 08:10:55
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在有监督(supervise)的机器学习中，数据集常被分成2~3个即：训练集(train set) 验证集(validation set) 测试集(test set) 一般需要将样本分成独立的三部分训练集(train set)，验证集(validation set)和测试集(test set)。其中训练集用来估计模型，验证集
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2024-09-11 01:17:13
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1.在以往的机器学习中如上图所示，以往机器学习中，对训练集、开发集、测试集的划分比例为60/20/20，如此划分通常可以获得较好的效果。训练集（training set）：训练算法。开发集（development set）：调整参数、选择特征，以及对学习算法作出其它决定。测试集（test set）：开发集中选出的最优的模型在测试集上进行评估。不会据此改变学习算法或参数。2.大数据时代在如今的大数据
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2023-11-20 10:18:28
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