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基于列值的训练测试拆分-顺序

是一种数据集拆分方法，用于机器学习模型的训练和测试。在这种方法中，数据集按照某个特征的列值进行排序，然后按照一定比例将数据集划分为训练集和测试集。

这种拆分方法的优势在于可以保持数据集中不同特征值的分布比例，从而更好地反映真实场景中的数据分布。同时，基于列值的拆分方法也适用于处理有序数据，例如时间序列数据。

应用场景：

  • 时间序列数据分析：基于列值的训练测试拆分-顺序适用于时间序列数据的训练和测试，可以保持时间顺序的连续性。
  • 数据分布敏感任务：对于某些任务，数据集中不同特征值的分布比例对模型性能有重要影响，基于列值的拆分方法可以更好地保持这种分布比例。

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