是指在机器学习中,为了准备训练数据集,需要将响应变量(也称为目标变量或标签)均匀地分散在不同的样本中。
具体来说,这意味着将具有不同响应变量值的样本均匀地分布在训练数据集中,以确保训练模型时能够充分覆盖不同的响应变量范围。这样做的目的是避免训练数据集中某些特定响应变量值过多或过少的情况,从而提高模型的泛化能力和预测准确性。
在Python中,可以通过以下步骤来实现均匀分散的响应变量准备训练数据集:
总结起来,Python使用均匀分散的响应变量准备训练数据集是为了提高机器学习模型的泛化能力和预测准确性。通过合适的数据处理和采样方法,可以确保训练数据集中的响应变量均匀地分布,从而更好地训练和评估模型。
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