train_test | 就愛喝咖啡
![train_test](https://i.imgur.com/B2oemyF.jpg)
2021年7月28日—通常我們都使用Sklearn的train_test_split進行資料切割。在此方法中Sklearn提供了一個stratify參數達到分層隨機抽樣的目的。特別是在原始數據中樣本 ...
![train_test](https://i.imgur.com/B2oemyF.jpg)
2021/07/31 下午 04:35
Yilin
贊同數:1
不贊同數:0
留言數:0
在分類的問題中,我們更關心每個類別的資料分佈比例。當測試集的分佈盡可能與訓練相同情況下,模型才更有可能得到更準確的預測。假設我們有三個標籤的類別,這三個類別的分佈分別有 0.4、0.3、0.3。然而我們在切割資料的時候必須確保訓練集與測試集需要有相同的資料比例分佈。 通常我們都使用 Sklearn 的 `train_test_split` 進行資料切割。在此方法中 Sklearn 提供了一個 `stratify` 參數達到分層隨機抽樣的目的。特別是在原始數據中樣本標籤分佈不均衡時非常有用,一些分類問題可能會在目標類的分佈中表現出很大的不平衡:例如,負樣本與正樣本比例懸殊(信用卡倒刷預測、離職員工預測)。以下用紅酒分類預測來進行示範,首先我們不使用 `stratify` 隨機切割資料。 ```py from sklearn.datasets import load_wine from sklearn.model_selection import train_test_split X, y = load_wine(return_X_y=True) # Look at the class weights before splitting pd.Series(y).value_counts(normalize=True) ``` ``` # 全部資料三種類別比例 1 0.398876 0 0.331461 2 0.269663 dtype: float64 ``` ```py # Generate unstratified split X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y) # Look at the class weights of train set pd.Series(y_train).value_counts(norma...
sklearn.model_selection.train | 就愛喝咖啡
[Scikit-Learn] 使用train | 就愛喝咖啡
篩選資料拔除和切分出驗證集 | 就愛喝咖啡
train_test | 就愛喝咖啡
Python機器學習: train | 就愛喝咖啡
train | 就愛喝咖啡
How to Use Sklearn train_test | 就愛喝咖啡
sklearn.model_selection.train_test | 就愛喝咖啡
sklearn的train | 就愛喝咖啡
![](https://i.imgur.com/B2oemyF.jpg)
測試資料評價:插座()很多、限時 好吃程度 0 顆星
測試資料評價好嗎?這邊幫大家整理位於測試資料的測試資料詳細資訊,像是Wifi、安靜度、甜點、插座及網友評分:店名:測試資...