首先,将原始数据集随机打乱,以保证样本的随机性。 然后,按照设定的比例划分数据集为训练集、测试集和验证集。 分层划分: 如果数据集中存在类别不平衡的情况,可以考虑使用分层划分。 分层划分可以保证训练集、测试集和验证集中的类别分布相似,避免某些类别在某个集合中过于稀缺。
有许多其他方法 可以重复划分同一数据集以进行交叉验证。其中许多 在sklearn 库中可用(k-fold,leave-n-out,…)。 sklearn 还包括更高级的 “分层抽样” 方法,这些方法创建一个关于某些特征平衡的数据分区,例如确保正例和负例的比例相同训练和测试集。 原文由 pberkes 发布,翻译遵循 CC BY-SA 4.0 许可协议 有...
如何将数据集划分为训练、测试和验证目的 如何将此数据集拆分为训练集、验证集和测试集? 页面内容是否对你有帮助? 有帮助 没帮助 将mat格式中加标签的数据分为:训练集、验证集、测试集 %%将一部分MontData 放入到OhmData里面 clear all;close all;clc; load Mont_data; kk1=randperm(size(train,..."...
通过这种方式,您可以使您尝试拆分为训练和测试的数据的标签保持同步。 原文由 Paulo Malvar 发布,翻译遵循 CC BY-SA 3.0 许可协议 有用 回复 查看全部 2 个回答 推荐问题 有一种算法 存在返回真,不存在返回假的高性能算法,我忘记是什么了? 与哈希桶齐名比如判断用户有没有被拉黑 这个黑名单有几百万之多 3...