如何在Python中以非重新洗牌顺序(按时间顺序)将数据集拆分为训练集(70%)、测试集(15%)和交叉验证集(15%)？X_validate, X_test = np.split(dx.sample(frac=1), [int(.7*len(dx)), 但是，数据集是随机拆分的。任何关于这一点的启示都是非常感谢的。首先要感谢大家！
浏览 10提问于2018-09-02得票数 1
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所以我应该把我的数据分成训练集、验证集和测试集。首先，我打乱了我的数据(80%用于训练集，20%用于测试集)。然后，因为我应该确定一些超参数，所以我使用10折交叉验证来拆分我的训练集。最后，我使用训练集(80%的数据)和指定的超参数来训练我的模型。我有个问题。我先打乱我的数据，然后再拆分，这是不是错了？一些研究
浏览 0提问于2018-04-30得票数 4
return ds
val_ds = configure_for_performance(val_ds) 我的问题是，第二次洗牌是否有必要，或者产生了我不知道的任何其他好处？
浏览 58提问于2021-02-16得票数 0
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我想洗牌我的数据集，我在这个中看到了github，洗牌是在分割数据之后，我的问题是，当我们不洗牌的时候，和分裂后的洗牌之间有什么区别？哪个是对的？？我觉得应该在分手之前。
浏览 1提问于2019-09-25得票数 1
我想拆分以下用于训练和测试的numpy数组：X、y和qid目前，我为分裂所做的是：
# Split documents, labels, and query_ids into trainingt
浏览 3提问于2022-04-06得票数 -2
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Deeplearning4j具有支持将数据集拆分为测试和训练的功能，以及对数据集进行洗牌的机制，但据我所知，它们要么不工作，要么我做错了什么。getRow(i).toString().trim(); }
结果在返回的输入数据集的最后30行中，s
浏览 6提问于2015-11-24得票数 3
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我试着训练XGBOOST模型。train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=43, stratify=y)把它传递给eval_sety_test = y[splitTestIndex:]
检查模型的<
浏览 0提问于2020-02-27得票数 5
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我使用了大约4600张训练X光图像，按70:30的比例分割。我以为我有一个很好的训练样本集，但模型出其不意。下面是描绘模型性能的图表。我的CCN看起来如下：inp = tensorflow.keras.layers.Input(shape=INPUT_SHAPE)
conv1
浏览 7提问于2020-08-29得票数 0
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图像分类中的数据洗牌
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我想开发一个CNN模型来识别美国手语中的24个手语。我创建了一个自定义的，其中包含了每个手势的3000个图像，即整个数据集中的72000幅图像。为了训练模型，我将使用80-20数据集分割(训练集中有2400幅图像/手部符号，验证集中有600幅图像/手部符号)。
我的问题是:在创建数据集时，应该随机地对图像进行洗牌吗？为什么？根据我以前的经验，它导致验证损失低于训练损失，验证精度高于训练</
浏览 3提问于2020-04-14得票数 1
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评估推荐系统的方法主要有三种:离线、在线和用户研究。在大多数学术论文中，采用离线评估来表明以下改进：他们在训练数据集上训练模型。他们在测试数据集上对它们进行评估。
然而，对于大多数非序贯推荐工作，数据集分割似乎是随机的，没有考虑记录的时序顺序。我认为这可能会造成高估的问题。例如，考虑在itemCF上评估MovieLens:如果数据集是随机分
浏览 0提问于2019-10-09得票数 1
我试图为一个具体的问题选择最佳的预测/分类模型。我被要求遵循的方法是：
重复使用其他模型，直到我对所选的每个分类模型都有了最佳的配置。最后，我必须用它们最好的参数来重新运行每个模型，其中要训练<
浏览 2提问于2013-01-10得票数 1
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20000,2015-01-27，32，Mike现在我知道，我们把数据分成两部分，即训练和测试。然后将列车划分为70:30，用70%建立模型，用30%对模型进行验证。我们调整参数，使模型不过分适合。然后用测试数据进行预测。例如:我把2000000分成两个相等的部分。一般情况下，我们对数据进行洗牌，然后将其分解为训练、验证和测试<
浏览 4提问于2016-02-02得票数 0
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如何测试有时失败？
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我试图为一个模块编写一个单元测试，它将给出一个随机的给定条件的数字列表。，，序列是相同长度的，序列具有相同的值，序列的顺序不是相同的。这方面的问题是，有时序列的顺序是相同的。处理这件事最好的方法是什么？
我正在使用NUn
浏览 4提问于2009-01-29得票数 1
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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_scores，它是否执行固有的train_test_split？groups=N
浏览 6提问于2020-10-18得票数 0
假设我有一个名为original_df的数据格式，它有20,000行。我将前18,000行拆分为我的训练集，最后2,000行作为我的测试集。然而，当我在训练集上使用sample函数时，在对非杂乱的original_df进行分割后的测试集上，分类器永远无法做出肯定的预测:我只得到正负和假负数；零假阳性和真阳性。sklearn.naive_bayes的</em
浏览 9提问于2022-11-10得票数 1
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我正在使用卷积神经网络(CNN)，我只想问一下，我的训练/验证/测试集的划分方式是否正确。验证集是否也应由看不见的主题组成？或者我可以洗牌整套培训，并使用其中的一部分(10-20%)作为验证集？
我读过，使用N-折叠交叉验证，整个训练集(实例)被洗牌，然后分裂成N-折叠，
浏览 0提问于2016-10-04得票数 2
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在机器学习任务中，通常会对数据进行洗牌和规范化。标准化的目的是明确的(对于具有相同范围的特征值)。但是，在经历了很多挣扎之后，我没有找到任何有价值的理由来调整数据。我读过这里的这篇文章，讨论了什么时候需要对数据进行洗牌，但不清楚为什么要对数据进行洗牌。此外，我经常在算法(如Adam或SGD )中看到，我们需要批处理梯度下降(数据应该分离成小批，并且必须指定批处理大小)。根据这个帖子，对每个时代的数据
浏览 0提问于2017-11-09得票数 64
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我正在处理一个大型数据集(例如，一台机器的大数据集)--有1,000,000个例子。我的想法是：
理想情况下，希望为模型学习所有可能的可用数据。尽管20%
浏览 3提问于2020-07-18得票数 0
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