近些年来很火的分层测试的概念实际上就是我们以前所说的测试金字塔的概念。两者在我看来基本一样，当然笔者水平有限，如果理解有误还请各位读者多多斧正。分层测试强调的是测试的层次感。大家可能都有这种感觉，有层次感的面包比一般的面包可能口感更好；踢足球的时候如果三条线（前锋，中场，后卫）的距离保持的更有层次的话，那么球队的攻防运转可能会更加有效。同样的道理在做测试的时候，层次感也是非常重要的。对于经常做手工
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2024-06-23 16:03:28
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在机器学习模型构建流程中，确保训练集、测试集和验证集的合理划分对于模型的泛化能力至关重要。尤其是在面对健康检测数据集、顾客行为分析或其它带有类别信息的数据集时，分层采样是一种有效的划分方法，旨在保持数据集中各个类别的比例一致性。本文将详细探讨如何通过Python实现分层采样，以进行合理的数据集划分。
在数据集中，假设有 \( N \) 个样本，其中每个样本属于 \( K \) 个类别之一。我们通
Python小白__网络分析 刚刚开始接触Python,为了怕遗忘，所以写个博文方便自己回顾，也可以和大家分享，有不同意见，大家共同探讨学习。网络层级 第一篇是对于网络的一些看法和感想，不只是Python 众做周知，在现在的网络时代，
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2023-11-01 19:56:23
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接口测试思路：
发送请求：请求行 请求头 请求体
1.是否需要cookie，需要的话就实例化Session类
2.请求类型（get,post,put,delete），api，再看参数
3.请求url里的参数分为两种，如果是urlencoded格式的参数，则传递给params
如果是其他格式，那么采用字符串拼接的做法形成新的url
请求消息体里的参数传递给data参数。
如果请求消息体
文章目录0 项目说明1 内容简介2 应用技术介绍3 数据采集3.1 数据清洗4 数据可视化5 项目工程 0 项目说明基于Python的南京二手房数据采集及可视化分析提示：适合用于课程设计或毕业设计，工作量达标，源码开放1 内容简介首先通过爬虫采集链家网上所有南京二手房的房源数据，并对采集到的数据进行清洗；然后，对清洗后的数据进行可视化分析，探索隐藏在大量数据背后的规律；最后，采用一个聚类算法对所
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2023-11-06 12:59:00
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交集(intersection)example：
valid = set(['yellow', 'red', 'blue', 'green', 'black'])
input_set = set(['red', 'brown'])
print(input_set.intersection(valid))
### 输出：set(['red'])
# 方法一:
>>> a=[2,
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2023-12-02 12:37:28
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## 爬取考试测试题数据集
在进行数据分析或机器学习项目时，我们经常需要获取大量的数据来构建模型或进行分析。而有时候，我们可能需要获取特定类型的数据，比如考试测试题数据集。本文将介绍如何使用Python爬虫来获取考试测试题数据集，并展示代码示例。
### 使用Python进行数据爬取
Python是一种功能强大的编程语言，拥有丰富的库和模块来进行数据爬取。其中，`requests`和`Bea
原创
2024-07-02 03:25:49
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# Python取补集
## 引言
在Python编程中，我们经常会遇到需要对集合进行操作的情况。其中一个常用的操作是取补集，即从一个集合中去除另一个集合的元素。本文将介绍如何使用Python来取补集，并提供相应的代码示例。
## 什么是补集
在集合论中，补集是指从一个集合中去除另一个集合的元素后剩余的元素构成的集合。换句话说，如果A是集合，B是A的子集，那么A与B的补集是指属于A但不属于
原创
2023-09-13 06:48:30
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【单选题】If a company wants to employ new staff, which department should be responsible for it?【填空题】柯尔伯格把儿童的道德认知发展分为前习俗水平、习俗水平和 三种。【简答题】钢筋图拍照上传【单选题】第斯多惠曾说 “教师本人是学校最重要的师表,是最直观的、最有效益的模范,是学生最活生生的榜样”,体现了教师劳动具
文章目录一、层次分析法简述二、求解过程1、建立层次结构模型2、构造成对比较矩阵3、计算权向量并做一致性检验4、计算组合权向量并做组合一致性检验三、参考文献 一、层次分析法简述层次分析法（The analytic hierarchy process）简称AHP，在20世纪70年代中期由美国运筹学家托马斯.塞蒂（T.L.saaty）正式提出。它是一种定性和定量相结合的、系统化、层次化的分析方法。由于
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2024-07-18 23:27:29
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# Python分层采样划分数据集
当我们处理数据集时，特别是在机器学习中，确保训练集和测试集的代表性非常重要。分层采样是一种常用的方法，可以确保每个类别在样本中都能得到代表。本文将指导你如何在Python中实现分层采样划分数据集的过程。
## 流程概述
在实现分层采样划分数据集之前，我们先了解整个流程。可以总结成以下关键步骤：
| 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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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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在数据科学和机器学习的领域，Python的测试集构建是一个关键环节。合理选择和设计测试集，对于模型的准确性和评估至关重要。很多用户在使用Python进行相关工作时，遇到了一些棘手的问题。以下是一些背景信息，以便我们更好地理解当前的挑战。
> **用户反馈：** “我在构建模型时，测试集的选择似乎影响了结果，我需要一个系统化的方法来选择和评估测试集。”
## 背景定位
在很多机器学习项目中，选
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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从开发架构上来分层目前接触到项目，基本上都是如下图的架构模式（MVC），每一层都衍生出对应的测试。对应的测试： 看看市场上的测试岗位，大多数都是围绕这这些来设定的：功能测试，自动化测试，测试开发，性能测试，服务端测试个人最近几年都是服务端测试，基本上也是在接口层，但目前偏重数据层，也明白了数据的重要性，业务的根源在数据，从数据上可以反应业务的健康度不要被表象中的自动化，性能所
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2024-06-29 22:39:05
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分层的意义分层结构在计算机里应用非常广泛，在大学的教材就曾写过，J2EE也自称是三层的分层结构。层状结构的精髓在于符合了关注点分离的基本原则，每一层只关注于这一层的要解决的问题。层状结构的每一层都只依赖于它的下层，而不依赖于上层，这样只要保证每一层对上层提供的接口的兼容性，就可以比较容易的替换掉这一层，扩展性更好。就比如硬件实现基本的计算能力，操人系统完成任务调度内存管理等，而应用程序则利用
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2024-09-04 10:03:48
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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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# 使用 Python 划分训练集和测试集的完整指南
在机器学习或数据科学中，划分数据集为训练集和测试集是预处理数据的重要步骤。训练集用于训练模型，而测试集用于评估模型的性能。在这篇文章中，我们将逐步学习如何使用 Python 划分训练集和测试集，涵盖所有必要的步骤及其实现代码。
## 流程概述
以下是划分训练集和测试集的整个流程：
| 步骤 | 描述
