技术栈

数据划分

Love__Tay
1 个月前
笔记·机器学习·sklearn·数据划分
笔记/sklearn中的数据划分方法简要介绍数据划分在机器学习中的作用。Note:假设总共有N个样本,K折交叉验证会将数据平均分成K份。每一折中,test_index的数量大约是 N/K(如果N不能被K整除,有的折会多一个或少一个),其余的样本作为训练集,train_index的数量就是N- test_index 的数量。在本例中,test_index的数量是20/5=4。
gz7seven
8 个月前
人工智能·算法·分类·数据划分·训练集·验证集·测试集
将分类数据划分为训练集、测试集与验证集用于将指定路径下的 0-6 编号的 7 个文件夹中的数据按照 8:1:1 的比例划分到 train、val 和 test 这三个文件夹中。
全能骑士涛锅锅
2 年前
python·深度学习·机器学习·数据清洗·数据划分
机器学习样本数据划分的典型Python方法In machine learning and deep learning, the data used to develop a model can be divided into three distinct sets: training data, validation data, and test data. Understanding the differences among them and their distinct roles is crucial for effective mode