在检查官方的和之后,我仍然感到困惑的是,传递给安装函数的测试数据是否完全不为模型所见?
from pycaret.datasets import get_data
from pycaret.internal.pycaret_experiment import TimeSeriesExperiment
# get data
y = get_data('airline', verbose=False)
# no of future steps to forecast
fh = 12 # or alternately fh = np.arange(1,13)
fold = 3
我有一个dataframe,我正在构建一个机器学习模型(C5.0决策树)来预测列的类(loan_approved):
结构(非真实数据):
id occupation income loan_approved
1 business 4214214 yes
2 business 32134 yes
3 business 43255 no
4 sailor 5642 yes
5 teacher 53335 no
6 teacher 6342 no
过程:
我将数据帧随机分成测试和训练,在列车数据集上学习(第1行、第2行、第3
我对火车时刻表中的MySQL数据库模式很感兴趣。
通常,这是以表格格式表示的,作为最终结果。
Train No. 11111 22222 11111
Train Day Mo-Fr Sat Sun
Station A d 06.00 07.00 07.00
Station B d 06.10 07.10
Station C d 06.20 07.15
Station D a 06.30 07.40
Station D d 06.35 07.25
Station E d 06.45 07.45
因此,每列列车都有
我刚刚从我的数据集中加载了大约80500张照片,我如何使用列车测试分割方法将它们分离出来,然后将它们转储到一个文件中。例如(joblib.dump) 我想要60%的训练集,20%的验证和20%的测试。我的数据集加载代码有问题吗?因为我不能拆分数据 folders = glob.glob('C:\\Users\\Pc\\Desktop\\Facial Recognition Dataset\\*')
imagenames_list = []
for folder in folders:
for f in glob.glob(folder+'\\*.jpg&