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机器学习常识(三):训练数据拆分

川川菜鸟 发布时间:2022-08-19 01:31:36 ,浏览量:2

训练测试拆分是一个模型验证过程,它揭示了你的模型在新数据上的表现。监督学习的一个目标是建立一个在新数据上表现良好的模型。如果你有新数据,最好查看模型在其上的表现。问题是您可能没有新数据,但你可以通过训练测试拆分等过程模拟。

什么是训练测试拆分? 训练测试拆分是一个模型验证过程,允许你模拟模型如何使用新数据执行。

文章目录
    • 一、训练测试拆分
      • 1.1 整理数据
      • 1.2 拆分数据
      • 1.3 训练模型
      • 1.4 测试模型
    • 二、不训练测试拆分的后果
    • 三、在 Python 中使用训练测试拆分
      • 3.1 导入模块
      • 3.2 加载数据
      • 3.3 将数据排列成特征和目标
      • 3.4 将数据拆分为训练集和测试集
      • 3.5 “ RANDOM_STATE ”参数是
    • 四、在 Scikit-Learn 中创建和训练模型
      • 4.1 导入模型
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