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用于测试/训练集的惊人大数组
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我正在尝试使用线性回归创建一个具有157673个条目的数据集的预测模型。数据(在csv文件中)的格式如下：2021-04-13 11:03:13+02:00,3,3,3,12,12我当前的代码：df = pd.read_csv(filename , parse_dates=['Timestamp'], header=0)
df[
浏览 5提问于2021-05-17得票数 1
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在特定情况下，当训练集小于测试集时会发生什么情况。在使用这些类型的数据集进行预测时，什么是合适的方法。谁能给我一些关于管理这些情况的介绍，以及每种学习算法将如何执行。
浏览 0提问于2013-06-21得票数 0
我有一个很大的数据集，我想在开始时根据一些预定义的概率将其分为训练集、验证集和测试集(例如，以0.8的概率，一个元组用于训练，0.1用于验证，0.1用于测试。)
我想添加2个布尔列，训练和验证。如果现在这个随机数低于0.8，则该元组用于训练，如果它>0.9，则用于<em
浏览 5提问于2016-11-17得票数 1
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我使用一维CNN输入1*512大小的随机分段时间序列数据，输出将输入分为10类。在接受CNN训练后，我将the应用于我在测试数据中输入的预测。通常，tsne结果的输出形状是球形的(例如，应用于MNIST数据集)。但现在我在自己的数据集中应用t。无论我如何及早调整困惑，学习速度或最大迭代次数。它会给我长形状输出的结果，就像下面的图一样。长形的t-SNE有什么意义吗？
浏览 0提问于2018-07-08得票数 10
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分类中的交叉验证
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我有两个不同的数据集，数据集X和数据集Y.用于分类的特征..。Case2。然而，如果我将其中一个数据集用于训练，另一个用于测试，结果会严重下降，准确性和AUC都会达到50%左右。
我的
浏览 4提问于2015-12-05得票数 1
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从验证精度到测试精度的显著下降
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给我一个大的训练数据集(>70k样本)和一个独立收集的测试集(~2k)。在测试集上，我始终取得了不错的验证精度，但精度却明显较低。现在，为了测试这是否是由来自不同分布的测试集造成的，我将测试集(~2k)与训练集中大小相等的随机部分组合在一起。然后，我将
浏览 0提问于2019-08-11得票数 3
我的目标是将这些文件分成训练和测试数据集。：为了运行分类算法，这个问题的最佳解决方案是什么
浏览 80提问于2020-12-17得票数 0
在训练期间，我将tf.contrib.data函数用于输入管道(没有占位符)。我的问题是，如何重用经过训练的模型，并在测试时输入新数据？这个问题类似于，除了我也不想在测试中使用占位符-我的测试数据集可能非常大，并且应该避免占位符的速度变慢。
有没有办法在测试时用新的管道替换输入管道？
浏览 1提问于2017-07-26得票数 2
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我有一个相当大的dataframe形式的数据集，我想知道如何将dataframe分成两个随机样本(80%和20%)用于训练和测试。
谢谢!
浏览 209提问于2014-06-11得票数 431
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这是由于原始扫描的大小为256*256*256。我首先通过调整大小到192*192*192来删除背景，然后将采样降至2倍。首先，96^3的输入结果是884 k体素。从我过去的经验来看，训练样本的数量应该远远超过输入单位的数量。第三，在训练模型时，我常常将输入数据附加到列表中，并使用skl
浏览 2提问于2019-04-25得票数 2
3回答
什么是培训和测试数据集？
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我看到他们每次比赛都上传了培训数据、测试数据和原始数据。
有人能解释一下这些数据集是什么以及我们如何在解决问题的同时使用这些数据集吗？
浏览 3提问于2017-09-15得票数 1
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我是从机器学习开始的，我对一些概念有疑问。我读过我们需要将数据集分成训练、验证和测试集。我会问四个与他们有关的问题。
1-训练集:在.fit()中用于学习神经网络中的权值等参数。2-验证集:也可用于.fit()。验证集被使用，这样我们就可以在每个时代结束时验证我们的模型(调优一些超参数，比如隐藏层中的节点数)？3-如果2是正确<
浏览 0提问于2021-12-03得票数 2
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我经常使用非常大的数据集，在构建机器学习模型时检查所有相关的超参数组合是不切实际的。我正在考虑随机采样数据集，然后使用该示例执行超参数调优。然后，我将使用所选的超参数使用完整的数据集来训练/测试模型。
这种方法的缺点是什么？
浏览 0提问于2019-01-16得票数 1
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我正在处理一个数据集，其中包含12个属性，包括时间戳和一个属性作为输出。此外，它有大约4000行。此外，没有重复的记录。我正试着训练一个随机森林来预测产量。为此，我创建了两个不同的数据集：
二：根据时间戳对数据集进行排序，然后对训练的前80%和测试的</e
浏览 3提问于2015-02-04得票数 0
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在有监督学习中，原始数据分为三部分:训练数据集、验证数据集和测试数据集。测试数据集用于最终评估模型，因此不会在训练过程中使用。我认为，验证数据集用于在训练时调整模型的参数。
我想知道的是验证数据集是否用于
浏览 27提问于2020-02-29得票数 1
我有一个非常大的文件夹，包含19个文件夹，每个文件夹都包含单个类的图像，我想将它们拆分为培训/测试/验证集；同时，我还要添加一个注释文件，用于验证和测试，以训练模型？
浏览 5提问于2022-07-28得票数 -2
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在我的同事中，我注意到一种奇怪的坚持，就是坚持用70%或80%的数据进行培训，并对其余的数据进行验证。我对此感到好奇的原因是缺乏任何理论推理，而且它带有五倍交叉验证习惯的影响。是否有任何理由选择一个更大的训练集时，试图发现过度拟合在培训期间？换句话说，为什么不使用n^{0.75}进行培训，使用n - n^{0.75}进行验证，如果影响确实来自于从线性建模理论中继承下来的交叉验证实践，正如我在这答案中所建议的<
浏览 0提问于2020-12-28得票数 3
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如何正确处理培训/测试集的生成？我正在做几个实验来测试我的神经网络模型的泛化能力，所以在所有实验中，我的测试集都不同于我的训练集(例如，在一个实验中，训练集和测试集之间的句子结构是相同的，而在训练集中我使用一组单词，在测试集中使用
浏览 0提问于2021-07-08得票数 1
我正在浏览validation_curve的sci学习文档，并看到它返回了两组不同的数据：
train_scores:训练集上的形状数组(n_ticks，n_cv_folds)分数。test_scores:形状数组(n_ticks，n_cv_folds)在测试集上得分。在给定的函数中，我们只传递一个X和y数组，它如何从传递的训练数据中计算test_scor
浏览 6提问于2020-10-18得票数 0
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