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我正在试图弄清楚如何根据这些条件拆分数据，以便对此进行CNN： 将训练/测试数据集分成两组:一组具有类标签< 5，另一组具有类标签>= 5。从训练和测试数据集中打印出结果两组的形状。train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = tf.keras.datasets.cifar10.load_data() 上面的代码就是我加载数据的方式下面是我如何解释它，但我不确定我这样做是正确<e
浏览 18提问于2020-11-29得票数 0
我知道大多数机器学习算法都是基于输入数据是IID(独立同分布)的假设。因此，我们通常不会执行统计测试来比较测试和训练数据的统计数据。训练和测试数据拆分
浏览 0提问于2020-01-10得票数 1
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我正在使用"“数据集，比较线性回归、岭和套索的系数。
我首先进行训练/测试拆分，然后标准化数据，然后训练三个模型并比较系数。对于大多数训练/测试拆分随机种子，三个模型的系数在相同的尺度上，我可以比较它们。但是对于一些随机的种子，一些线性回归的系数“爆炸”，从大约10^4-10^5的
浏览 0提问于2020-09-23得票数 1
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我正在尝试将数据划分为训练集和测试集，以便进行交叉验证。我使用以下行来拆分表示状态的因子变量上的数据，该变量具有多个级别。我使用这一行是基于其他帖子，这些帖子表明来自caret包的createDataPartition应该在因子内拆分。，并预测测试数据的值，但它总是说我在测试数据中有新的水平。我比较了训练数据集和测试数据集<em
浏览 1提问于2015-02-14得票数 2
我想对排序后的Pyspark数据帧进行基于时间的训练测试拆分。假设前300行将在训练集中，下200行将在测试拆分中。
浏览 14提问于2019-03-13得票数 1
我正在从事物体检测的工作。我的训练集是5984，测试集是1496 (KITTI跟踪训练数据集)。
在Tensorflow中拟合模型时，批量大小和纪元数应该有多大？有没有什么基于数据输入大小的经验法则？我应该将其拆分为训练/val/test，还是继续使用当前拆分的train/val？
浏览 14提问于2017-07-03得票数 0
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随机分割训练和测试数据
、、、
我有大约3000个对象，每个对象都有一个与之相关的计数。我想在训练和测试数据中随机划分这些对象，70%的训练和30%的测试分割。但是，我想根据与每个对象相关联的计数来划分它们，而不是基于对象的数量。举个例子，假设我的数据集包含5个对象。Obj 1 => 200Obj 3 => 40Obj 5 => 110
如果我以接近
浏览 25提问于2016-07-27得票数 1
我是一个机器学习的初学者，我希望有人能帮助我。
在Python的“scikit-learn”库中，函数“train_test_split”将数据集分成训练集和测试集。我想强调的是，我知道交叉验证，排除一个，等等。但是，如果我理解正确，这些技术用于模型验证(即模型参数优化)。我的问题是，模型的最终评估是否应该基于重复的拆分/匹配操作。Müller和Sarah Guido，O‘’Reilly)一书中，建议<em
浏览 0提问于2018-08-22得票数 6
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我正在尝试拆分Microsoft的SSMS (SQL Server)中的数据库，以便在机器学习应用程序中使用数据。
我想将数据分成训练表和测试表，比例为80/20。不幸的是，我知道的唯一方法是将表的前20%用于测试集，然后将其余数据设置为训练集(从...中选择前20%)。我不想这样做，因为我的测试和训练集完全基于它们在SQL中的
浏览 17提问于2019-10-25得票数 1
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我计划使用一个包含3个感兴趣的目标值的数据集。最终，我将在一个二元目标上尝试分类方法，并计划对两个独立的连续目标使用回归方法。
对每个目标变量进行不同的训练/测试拆分是不是一种糟糕的做法？否则，我不确定如何以一种允许我分别预测每个目标的方式拆分数据。
浏览 5提问于2020-02-20得票数 1
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因此，基本上我的模型是基于带袋的ANN，每次我在测试数据上运行代码时，我总是得到不同的精确值。比如我得到了33.8%(最好的)，28.5%，26.7%等等。我非常确定这是每次我运行算法时在训练和测试数据之间拆分数据的结果。所以我的问题是:我是否应该在运行之前将数据拆分成训练和测试数据一次。然后，如果我再次运行算法，它将使用相同的
浏览 1提问于2015-07-08得票数 0
因此，我希望将我的数据帧拆分到测试和训练集中，但不是随机拆分，而是基于这3个变量进行分层拆分(以保持训练集中与原始数据帧中相同的分布)。函数<code>D0</code>是用来处理标签的，所以如果我没记错的话，我只能指定一个变量，而不是三个变量。有人能帮我吗？谢谢
浏览 14提问于2019-03-29得票数 0
我有一个基于一个.tfrecord文件的tensorflow数据集。如何将数据集拆分为测试数据集和训练数据集？例如，70%的训练和30%的测试？编辑：
我的Tensorflow版本: 1.8我已经检查过了，在可能的副本中没有提到的"split_v“函数。另外，我正在使用一个tfrecord文件。
浏览 4提问于2018-07-02得票数 36
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我使用的数据集大约有54K条记录和5个类别(Pop)，其中一个类别是微不足道的。0.39 0.068 0 0.54) *很明显，节点5应该进一步拆分
浏览 2提问于2014-08-19得票数 2
我目前正在研究我的第一个机器学习模型( Penguins数据集)。我将训练三种机器学习模型，每个模型使用不同的模型结构(决策树、随机森林和梯度提升)，并相互比较。我知道，在我的特殊情况下，如果我想比较三种不同型号的精度，测试/列车分割将是必要的。但是，是否总是需要将数据集划分为训练集和测试集？让我们以随机森林算法为例--我们可以使用OOB评分来评估我们的模型，并在不执行<
浏览 0提问于2021-12-15得票数 1
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我非常清楚，为了避免信息泄漏，建议对训练数据集上的任何转换(例如标准化或基于中值的估算)进行拟合，并将其应用于测试数据集。然而。我不清楚，如果数据是iid，而训练/测试拆分确实是随机的，那么将这些转换应用于整个数据集的风险是什么？例如，如果原始数据集具有一定的统计特性(例如，均值、中值和std)，那么我将期望随机数据溢出，生成具有相同统计特性的训练和<e
浏览 0提问于2021-02-04得票数 2
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基于MFCC和DTW的语音识别
、、、、
基本上，我有大量的基于文字的数据集。每个数据都有不同的时间长度。这是我的方法：
由于来自MFCC提取的每个数据的时间序列是不同的，所以我希望使用DTW使所有数据的时间维度长度完全相同。然后利用DTW数据对其进行神经网络训
浏览 6提问于2021-02-18得票数 1
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加法(+)运算是否比比较运算(>)更复杂，无论是整数运算还是浮点运算？在基于微处理器和基于FPGA的系统的上下文中，我将不胜感激。我的想法是:当我们谈论基于微处理器的系统时，我认为比较和加法是一回事，因为比较a>b可以通过检查(a-b)的符号位来解决，即加法操作。但是，在基于FPGA的系统中，我猜比较算子的<
浏览 2提问于2012-06-25得票数 1
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我正在使用WEKA，10折交叉验证或拆分66%来创建训练和测试集。我使用c4.5 (J48)作为分类器。我在我的结果中发现一些实例被错误分类，但是，当我可视化树时，我看到基于树的实例应该已经被正确分类！提前谢谢。
浏览 0提问于2014-10-22得票数 0
网上有很多例子显示如何使用TimeSeriesSplit创建多个培训/测试集。然而，他们并没有展示如何在实践中真正地聚合这些信息。例如，这是从scikit学习文档中提供的：X = np.array([[1, 2], [3, 4X_train, X_test = X[train_index], X[test_index]产生的
浏览 0提问于2019-03-18得票数 0
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