拆分資料集和訓練集
from sklearn import cross_validation # for version 0.17
# for version 0.18
# from sklearn.model_selection import train_test_split
### set the random_state to 0 and the test_size to 0.4 so
### we can exactly check your result
features_train, features_test, labels_train, labels_test = cross_validation.train_test_split(
features,labels
)
引數說明：
train_data：所要劃分的樣本特徵集
train_target：所要劃分的樣本結果
test_size：樣本佔比，如果是整數的話就是樣本的數量
random_state：是隨機數的種子。
隨機數種子：其實就是該組隨機數的編號，在需要重複試驗的時候，保證得到一組一樣的隨機數。比如你每次都填1，其他引數一樣的情況下你得到的隨機數組是一樣的。但填0或不填，每次都會不一樣。
隨機數的產生取決於種子，隨機數和種子之間的關係遵從以下兩個規則：
種子不同，產生不同的隨機數；種子相同，即使例項不同也產生相同的隨機數。
機器學習技巧 拆分訓練集測試集 高階 和下取樣
筆者比較推薦分層抽樣，進行拆分資料，這樣訓練和測試集的比例就會保持一致。所以以下的變形都是基於分層抽樣的。直接用的是sklearn.model selection.stratifiedshufflesplit。經常會用這個方式拆分資料進行交叉驗證，由於這裡僅僅用作二拆分，所以僅需要一次拆分 即設定n...
機器學習的訓練集 驗證集和測試集
在機器學習中，最佳的資料分類情況是把資料集分為三部分，分別為 訓練集 train set 驗證集 validation set 和測試集 test set 訓練集很好理解就是訓練我們的模型。那麼驗證集和測試集有什麼作用？首先需要了解的是在乙個機器學習模型中，模型的引數分為普通引數和超引數，普通引數比...
機器學習 KNN演算法（ 資料集的拆分）
注意 不能簡單將x的前n個資料集作為訓練資料集，因為目標值y是排好序的，如 0,0,1,1,2,2,只能取到一定值。方法 先對原始資料進行亂序化處理，再取前n個作為訓練資料集。亂序化過程中，x和y是分離的，但是又是一一對應的，所以不能將其分開隨機化，會丟失對應關係。方式一 可以先將x和y合併成乙個矩...