数据集划分机器学习一般的数据集会划分为两个部分：训练数据：用于训练，构建模型测试数据：在模型检验时使用，用于评估模型是否有效训练数据和测试数据常用的比例一般为：70%: 30%, 80%: 20%, 75%: 25%sklearn数据集划分API：sklearn.model_selection.train_test_split常用参数：特征值和目标值test_size：测试数据的大小，默认为0.2
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2024-08-12 15:59:04
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sklearnex 让你的 sklearn 机器学习模型训练快得飞起？
原创
2022-09-04 11:45:22
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文章目录前言加速方法分享1. Spark失效2. Sklearnex加速KMeans计算2.1 安装2.2 开启加速3. 降维4. 减少数据5. GPU6. 放弃轮廓系数方法 前言KMeans是最常用的最简单的聚类算法。它的效率是常见的一系列聚类算法中最高的。但受向量大小、数据量和类中心数量影响，聚类速度变慢。这里分享一些简单的技巧或者一些坑。加速方法分享1. Spark失效Spark采用并行分
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2023-08-13 15:42:32
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