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大家好)我正在开发股票预测的应用程序(大学项目)为了训练支持向量机模型，我需要将我的数据拆分成训练和测试集<code>D0</code>，我得到了X和Y双重集合，我需要拆分。在python中，我知道有一些函数可以轻松地将数据拆分为四个变量<code>D1</code>，但我在python中找不到这样的函数。我尝试过这个例子，但正如我前面提到的，它只接
浏览 41提问于2020-11-21得票数 0
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load fisheriris;X = meas;
% split training/testing setscrossval
浏览 1提问于2018-06-06得票数 1
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我正在使用MNIST和Keras来学习CNN。我正在下载Keras API下的MNIST手写数字数据库，如下所示。数据集已经被分成60.000个图像用于训练，10.000个图像用于测试(参见Dataset - Keras Documentation)。from keras.datasets import mnist
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_
浏览 64提问于2019-01-23得票数 6
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假设我有一个1000行的数据集。我想把它分成训练集和测试集。我想把前800行分成训练集，然后把剩下的200行分成测试集。有可能吗？from sklearn.cross_validation import train_test_split
xtrain, xtest, ytrain, ytest = tr
浏览 0提问于2019-02-25得票数 1
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分层参数的意义
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我正在训练一个神经网络，我试图把我的数据分成训练和测试集。我有很多输出类，对于其中一些类，我只有两个例子，所以在这种情况下，我希望在培训中有一个例子，在测试中有一个例子。我把我的数据分成训练和测试：
x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(
浏览 0提问于2018-11-01得票数 7
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我把X numpy array作为我的特性，把y numpy array作为我的目标。我把它们分成训练数据和测试数据。我从许多QnA中读到，他们只说preprocess训练和测试是分开的。我假设我只对我的特征(X)训练和测试数据这样做，而不是对目标(y)。我们也要preprocess目标吗？
浏览 0提问于2020-03-15得票数 0
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(训练测试分裂科学学习)
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from sklearn.model_selection import train_test_split在这个上下文中，X_train、X_test、y_train、y_test意味着什么?
浏览 0提问于2019-08-30得票数 2
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Money Spent on TV ads')plt.show()
X=data['TV'].values.reshape(-1,1)reg=LinearRegression()
reg.fit(<em
浏览 18提问于2019-03-15得票数 0
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Mnist数据集拆分
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谁能帮我把mnist数据集分成训练，测试和验证，按照我们希望的比率。(x_train, y_train), (x_test, y_test) = tf.keras.datasets.mnist.load_data()
使用70-20-10 split进行训练、验证和测试
浏览 2提问于2021-01-02得票数 2
基本上，我想把我的数据集分成训练、测试和验证集。因此，我已经使用了两次train_test_split函数。我有一个大约一千万行的数据集。在第一次分裂中，我将训练和测试数据集分成7,000万次培训和3,000万次测试。现在，为了获得验证集，我有点困惑，是使用分割测试数据还是使用训练数据作为列车
浏览 2提问于2019-05-12得票数 0
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我以X numpy array作为我的特性，y numpy array作为我的目标。我把它们都分成了火车和测试数据。从很多QnA上，我读过他们只对preprocess说，分别训练和测试。我假设我只对我的特性(X)进行训练和测试数据，而不是目标(y)。我们也是preprocess目标吗？
浏览 0提问于2020-03-15得票数 3
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我有三个月的数据，我想把它分成前两个月(‘Jan-19’，'Feb-19')作为训练集，最后一个月作为测试('Mar-19')。之前，我用简单的代码做了随机抽样，如下所示：在此之前，将y<
浏览 11提问于2019-08-03得票数 0
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在本教程(以及Keras的官方文档中)中，MNIST数据集的加载方式如下：然而，没有解释为什么我们有两个元组的数据。我的问题是:什么是x_train 和 y_train ，以及它们与 x_test 和 y</em
浏览 0提问于2017-09-29得票数 13
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我在测试我的模型时遇到了问题，当我训练我的模型时，它工作得很好。然而，当我尝试将测试数据放入模型中时，它给出了大小不匹配的错误，这是我所期望的。我把我的数据分成了70%的训练和30%的测试。def test():ypred_test = net(Xtest)
plt.scatter(Xtest[:100] , y_test100]
浏览 20提问于2020-12-10得票数 0
2 y ee 3 y gg 3 zhh 1 z对于训练集和测试集，可以直接随机分为70:30。在这里，我需要分成测试和训练，以便每个group中70%的数据
浏览 0提问于2018-11-08得票数 0
.predict时出现未拟合错误，拟合期间没有错误 已尝试将dataframe转换为数组，但仍出现相同错误 输入： rfg(n_estimators=500,random_state=42).fit(X=data_withoutnull1.iloc[:,1:8],y=data_withoutnull1['LotFrontage'])
rfg(n_estimators=500,random_state=42
浏览 125提问于2019-06-23得票数 0
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我有一个几千个样本(X和y)的数据集，我想把它分成n个相等的部分，每个部分我想把它们分成训练/测试。据我所知，sklearn中的分层k-fold几乎就是我想要的，但它不会将每个块划分为训练/测试。
浏览 32提问于2019-08-29得票数 2
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我有一个按日期索引的pandas数据。假设从1月1日到1月30日。我想将这个数据集分成X_train、X_test、y_train、y_test，但是我不想混淆日期，所以我希望将训练和测试样本除以特定的日期(或索引)。我在努力
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X</e
浏览 0提问于2018-12-06得票数 4
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标记数据异常检测中的交叉验证
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我正在从事一个项目，在那里我训练异常检测算法，隔离森林和自动编码器。我的数据是标记的，所以我有基本的真实性，但问题的性质需要无监督/半监督异常检测方法，而不是简单的分类。既然我不会用标签来训练模型，而不像在有监督的学习中使用X_train、X_test、y_train和y_test，那么在这里进行模型验证的正确方法是什么？如果这是监督学习，我会把数据分成3部分:训练，简历
浏览 0提问于2020-07-16得票数 1
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