如何把一个完整的数据文件，分成一个训练集和测试集，有没有高效一点的办法啊
1条回答
- 2022-02-07 01:05回答 1 已采纳 直接加载模型然后对新数据集进行预测啊，结果就是0或者1，然后把结果按照之前训练的数据集格式写入一个新的csv，这就是相当于打上标签了，但是这个标签不一定是全部对的，除非你能保证你的模型推理结果一定是正
- 2023-02-14 23:33回答 3 已采纳 数据清洗，用正则匹配清洗掉就行了。或者读数据时用a.startswith('>Negative')判断下。
- 2021-05-20 14:38回答 2 已采纳 pd.set_option("max_columns", 5) 设置显示最大列数就行
- 2023-09-30 10:52shuaixio的博客 数据集的划分，训练集、验证集、测试集，关于数据集的一些疑问
- 2021-04-28 11:04回答 1 已采纳 你为什么不一次性把数据读进去，随机选取样本进行训练，设置每个batch128或者多少个数据输入，进行训练，这样得到的曲线就是一个有上下波动的曲线，而不是个折线
- 2022-12-17 16:52回答 1 已采纳 吴的课吧，应该是比国内大多数的高校课程都要好
- 2019-11-07 07:01回答 1 已采纳 首先，不建议这么做，如果把train和test都用来训练，没测试集来看效果。 如果真要这么做，可以在训练前先把两个文件合并再投入训练
- 2023-12-06 23:04沛哥儿的博客 通过灵活应用现有的解决方案和开发新的工具，我们能够充分发挥机器学习在大数据分析中的潜力，并开创更加智能和高效的数据驱动解决方案。大数据与机器学习的结合将继续推动科技的发展和社会的进步，为我们的生活和...
- 2023-04-11 19:56回答 2 已采纳 回答：1、验证集和测试集不需要扩充，数据扩充指针对训练集。 2、比例指的是对原始数据划分的比例，不考虑增强后的。 3、首先要明白做数据增强的意义，是为了利用现有训练集的数
- 2023-02-08 21:05回答 3 已采纳 估计集是机器学习中用来估计模型参数的样本集，其中每个样本都有一个与之相关联的标签。估计集与其他样本集的关系是，估计集用来估计模型参数，而其他样本集用来测试模型的性能好坏。
- 2021-07-20 10:51回答 1 已采纳 简单一点, 可以比较二者的Loss和Acc曲线, 复杂一点可以用单因素方差分析做对比
- 2022-05-09 19:45Mr数据杨的博客 数据集在机器学习中非常重要，需要大量的数据，但手头可能缺少数据。但是互联网上的公开数据种类繁多，从日本公开的数据到海外公开的数据都有。如果可以选择适合要构建的系统和目的的数据集，肯定会有所帮助。赶紧...
- 2021-01-05 22:59回答 1 已采纳 可以考虑借阅频率，如果一本书被借到库存都没有了（说明供不应求），也是一个指标。
- 2017-07-17 15:47love666666shen的博客 本文所收集的数据集来自互联网，并将学习数据挖掘、机器学习、深度学习过程遇到的一些数据集加入其中，可能有些数据集随着时间的流逝链接会失效。 1，气候监测数据集http://cdiac.ornl.gov/ftp/ndp026b 2...
- 2023-04-01 11:06PlutoCtx的博客 前面章节已经学习了 Python 的基本语法和编程知识，在学习如何使用 Python 进行数据分析之前，来认识一下什么是机器学习，以及机器学习的不同分类，这些基本知识对理解和学习机器学习的常用算法非常有帮助。...
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