如何为决策边界图拆分测试和训练数据？
决策边界图拆分测试和训练数据的方法可以通过以下步骤实现：
- 确定决策边界图的目标：首先，需要明确决策边界图的用途和目标。决策边界图通常用于分类问题，帮助确定不同类别之间的分界线。例如，可以使用决策边界图来区分垃圾邮件和正常邮件。
- 收集和准备数据：为了构建决策边界图，需要收集具有不同类别标签的数据集。数据集应包含用于训练和测试的样本数据。确保数据集的质量和多样性，以提高模型的准确性和泛化能力。
- 数据预处理：在拆分测试和训练数据之前，需要对数据进行预处理。这包括数据清洗、特征选择、特征缩放等步骤，以确保数据的一致性和可用性。
- 划分训练和测试数据集：将数据集划分为训练集和测试集是为了评估模型的性能和泛化能力。常见的划分方法包括随机划分、交叉验证等。确保训练集和测试集的分布相似，以避免模型在测试集上的过拟合。
- 构建决策边界图模型：选择适当的机器学习算法或深度学习模型来构建决策边界图。常见的算法包括逻辑回归、支持向量机、决策树等。根据数据集的特点和问题的需求，选择最合适的模型。
- 训练模型：使用训练数据集对模型进行训练。通过迭代优化模型参数，使模型能够准确地学习和预测不同类别之间的边界。
- 测试模型：使用测试数据集对训练好的模型进行评估。计算模型的准确率、召回率、F1分数等指标，评估模型的性能和泛化能力。
- 调整模型和数据：根据测试结果，对模型进行调整和优化。可能需要调整模型的超参数、增加更多的训练数据或改进数据预处理方法。
- 应用决策边界图：在模型经过验证并达到预期性能后，可以将其应用于实际场景中。根据决策边界图，对新的样本数据进行分类预测。
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1回答
我正在尝试使用一些变量来绘制决策边界图。我知道我需要将数据分成测试和训练数据，然后绘制决策边界，这可以使用x_train，x_test行来完成，但是我似乎遇到了一个问题。下面我也会展示我的错误。
浏览 3提问于2020-06-21得票数 0
类权重方法不会像我在训练时平衡数据一样工作，通过对阳性类样本进行缩放，实时(或在测试数据中)，预期分布会很低。如何为这类情况选择一个好的决策边界。
浏览 0提问于2016-02-26得票数 4
假设我有一些数据，z可以是0或1，现在我想用这些数据训练一个神经网络，我想要的输出应该是x，y空间中的一条边界或一条线或一条曲线，它将零从x，y空间除以(例如，男性/女性或其他)。我想我不知怎么知道如何为网络提供信息：
我
浏览 2提问于2016-02-08得票数 1
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当我训练这个模型时，我得到了一个很低的恒定验证精度，但是验证损失减少了。这是一个过度或不合身的迹象吗？我还应该注意，我正在尝试用新的类和不同的数据集重新训练初始阶段的V3模型。
浏览 2提问于2018-08-24得票数 2
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浏览 48提问于2019-01-01得票数 1
我已经成功地使用matplotlib绘制了逻辑回归的直接决策边界。然而，我在绘制一条曲线以理解使用一些样本数据集进行过拟合的情况时遇到了一些困难。下面是我正在处理的测试数据样本：y=np.matrix('0;1;1;1;0;1;0;0;0;0;1;1;0')
我期望的
浏览 1提问于2015-05-04得票数 1
1回答
, "awesome", "great"]Document 1 = [1, 1, 1, 0]然后，该算法学习一个决策边界方程feature_0 * weight_0 +feature_2 * weight_2 +bias
现在我有了一个测试集根据我的决策边界方程测试这
浏览 2提问于2015-02-24得票数 1
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我想到的情况是，决策树使用一个数据集进行训练，其中一个类别只有三个可能的值: A、B和C。决策树是否在默认情况下保留其中一个拆分来处理这种情况？
浏览 0提问于2018-07-04得票数 4
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需要帮助理解数据泄漏
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我需要帮助理解X_train和X_test之间的数据泄漏是什么以及它发生的确切时间。我目前正在处理一个数据集，在该数据集中，我使用KNN输入程序来填充丢失的值。我需要对knn估算的数据进行缩放，并在计算过程之后进行训练、测试、拆分和应用机器学习模型。我读到，数据泄漏可能发生在缩放过程中，所以我们应该在分割后进行缩放，对训练集进行fit_transform，只对测试集进行转换。我不确
浏览 0提问于2020-06-03得票数 1
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尺度LDA决策边界
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我有4个基因(特征)，我在这里的分类是二进制(0和1)。经过大量的反复，我已经完成了使用LDA做我的分类。我有不同的研究，每一个比较相同的两个班，我用这四个基因训练我的模型。我想要形象化的LDA分数的形式，分图。如下所示，每一节代表不同的研究/数据集。X轴上的数据集示例和Y轴上使用的LD1值- lda_model = lda(formula = class ~ ., data = train) predict(lda_model,train)。
因为我在每个数据</e
浏览 2提问于2019-10-07得票数 0
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因此，SVM和logistic回归之间的唯一区别是选择边界的标准吗？
显然，SVM选择最大边缘分类器，logistic回归是cross-entropy损失最小化的分类器。
浏览 0提问于2018-05-09得票数 12
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我必须使用决策树对不平衡数据集(50000:0,1000:1)进行二进制分类。我试图训练一个特定的分类器来处理产生假阳性的边界实例。首先，我将数据集划分为训练集和测试集(80%-20%)。然后我在train2和test2集合中拆分训练(66%,33%)。然后，我在所有这些数据上训练了一个dtc(#2)，目的是建立一个能够区分边界情况的分类器。我使
浏览 0提问于2019-03-28得票数 1
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理解感知器
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对于家庭作业，我们应该：“选择合适的二维(平面)训练和测试数据集，使用10个数据点进行训练，5个数据点进行测试。”然后我们应该编写一个程序，它将使用感知器算法并输出：
算法所做的权重更新总数对训练</em
浏览 2提问于2015-01-31得票数 3
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我正在使用来自scikit的 --学习分类一些多类数据。我发现了许多描述如何显示决策树路径的帖子，比如、和。但是，它们都描述了如何为训练的数据显示树。这是有道理的，因为只需要一个合适的模型。我的问题是如何在测试样例(最好是export_graphviz)上可视化树。即在用clf.fit(X[train], y[train])对模型进行拟合，然后用clf.predict(X[test])对测试数据进行预测后，将用于预测样本X[test]
浏览 1提问于2019-04-27得票数 4
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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，并在不执行训练/测试
浏览 0提问于2021-12-15得票数 1
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数据频率海图
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我试图绘制一个条形图来表示测试和训练数据中两个变量(死活)的频率。我希望它看起来像文档中描述的第二个示例(减去错误栏)。Dead', 'Alive']>>> Dead Alive Test 165 103它正确地输出图形，但不将数据拆分</em
浏览 0提问于2019-07-10得票数 2
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