简介: 使用python将数据集划分为训练集、验证集和测试集 划分数据集 众所周知,将一个数据集只区分为训练集和验证集是不行的,还需要有测试集,本博文针对上一篇没有分出测试集的不足,重新划分数据集 直接上代码: #split_data.py #划分数据集flower_data,数据集划分到flower_datas中,训练集:验证集:测试集比例...
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...
首先,我们需要将数据集分为特征(第三节进球数)和目标变量(第三节得分),并将其分成训练集和测试集。训练集用于构建模型,测试集用于验证模型的预测准确性。 接下来,我们使用Python中的scikit-learn库来实现随机森林算法。 ```python from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor from sklearn.model_selection i...
将NumPy 数组随机拆分为训练和测试/验证数据集的好方法是什么?类似于 cvpartition 或crossvalind Matlab 中的函数。 原文由 erik 发布,翻译遵循 CC BY-SA 4.0 许可协议 pythonarraysoptimizationnumpy 有用关注收藏 回复 阅读334 2 个回答 得票最新 社区维基1 发布于 2022-12-29 还有另一种选择,只需要使用 sciki...