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如何根据群id生成列车测试拆分？
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我有以下数据： pd.DataFrame({'Group_ID':[1,1,1,2,2,2,3,4,5,5],7 4 8 09 5 10 1 我需要根据"Group_ID“将数据集划分为训练和测试集，以便80%的数据进入训练
浏览 19提问于2019-02-21得票数 17
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CNN模型的交叉验证技术
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当它完成训练和验证时，最后我使用一个测试集来衡量模型的性能并生成混淆矩阵。现在我想用交叉验证来训练我的模型。我可以实现它，但我脑海中有一些问题：
为什么大多数CNN模型不使用交叉验证？2-如果我使用交叉验证，如何生成混淆矩阵？我是否可以将数据集拆分为训练/测试，然后在列车/验证集上进行交叉验证(即，除了通常的列车/测试外，交叉验证作为列车/验证)，并最终以同样的方式使用
浏览 0提问于2019-03-22得票数 10
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我使用了一个包含20,000个样本的数据集，并进行了50:50的训练测试。这是正常的吗？我找不到任何证明这一点的文件。
浏览 0提问于2020-11-24得票数 0
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我从来没有处理过这样的数据，所以我不知道如何采样非随机数据，我想要采样数据的80%，训练数据和30%的测试数据，但是我想按照原始的顺序来采样，而不是随机的。这有可能吗？
浏览 9提问于2022-06-11得票数 1
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我正在进行分类，我有一个关于仅用于降维的LDA的问题：
LDA是否适用于包括训练数据和测试数据在内的整体特征矩阵，然后(在减少数据维数后)对特征矩阵进行划分，为分类提供训练和测试集？是真的吗？如何能够使用Matlab的内部分类器(如kNN和SVM)对测试数据进行分类？
浏览 1提问于2017-09-30得票数 2
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Accuracy: 1.0 尽管train_test_split随机划分训练和测试数据，除此之外，我还使用了sklearn.utils shuffle，但我仍然可以100%准确地处理测试数据。
浏览 48提问于2020-01-17得票数 0
希望询问如何为两个单独的.csv文件中提供的数据集设置一个列车测试拆分:一个是“列车”数据集，另一个是“测试”数据集。我被教会使用sklearn的train_test_split，通常用于一个数据集，并将其拆分为分别的X序列/测试、y序列/测试，但如果将数据集作为两个单独的数据框架输入，我似乎找不到任何关于该方法的文档
浏览 0提问于2023-04-07得票数 0
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我想知道为什么我们要分别在火车和测试集上使用缩放。我理解根据列车上的fit_transform()计算的对测试数据的转换(μ和σ)。但是，为什么我们可以从所有给定的数据(在拆分之前)计算μ和σ，然后将它们应用于未来的数据。
我们这么做是因为我们不知道未来数据的大小吗？
浏览 0提问于2018-08-08得票数 1
我有一个名为yeast4的不平衡数据集。记录分为两类目标“积极”和“消极”。正类只占总比例的3%。我使用了kNN算法进行分类，我没有指定k，但我在训练数据上使用了5折交叉验证。我发现: auc_knn_none = 0.7062473。我很感兴趣地添加了一个过采样算法来提高模型的质量。所以我使用了SMOTE算法，而且我没有指定k ok kNN，我在训练数据上使用了5折交叉验证。但这次，我发现: auc_knn_smote = 0.56676。通常情况下，auc_knn_smote必须高于auc_knn_none，所以有一些问题，我不知道问题出在哪里。下面是我的代码：
library(imbal
浏览 9提问于2020-08-30得票数 0
我的列车交互稀疏矩阵具有形状：<39326x2569型稀疏矩阵，类型为<class‘numpy.Float 64’>，压缩稀疏行format>中有758931个存储元素，我的测试交互稀疏矩阵有“<class
浏览 2提问于2020-12-14得票数 0
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在scikit中分割数据-学习
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我知道如何使用train_test_split将数据集拆分为训练集和测试集，但是否可以将数据集分成三个不同的集合，即“列车集”、“测试集”和“验证集”。举个例子就够了。
浏览 0提问于2016-08-20得票数 0
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经典的train_test_split只使用一部分用于培训(本例中为75%)，另一部分用于测试(本例中为25%)。在这里，我确切地知道哪些数据点用于培训和测试(参见代码)。当我们与(分层的)K折叠分裂时，我们使用了4个分裂，结果是我们有4个不同的训练/测试部分。对我来说，不清楚这四部分中哪一部分将用于培训/检验Logistic回归。这样设置这样的分裂有意义吗？要实现这一点，我必须如何更改代码？
浏览 5提问于2020-10-22得票数 1
我正在使用Python3.7，我试图将我的数据分成10000次训练和测试set.For，我试图改变我的随机种子。)
print(x) 但在列车测试拆分中你能建议我如何在循环和生成训练测试分裂中改变我的种子吗？我也喜欢储存种子
浏览 24提问于2020-05-04得票数 0
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= cross_val_score(knn, X1, y1, cv=tss, scoring='accuracy')尝试使用10倍TimeSeries拆分，但在cross_val_score文档中，我们需要通过交叉验证生成器或可迭代。当时间序列分裂成列车和测试数据到cv后，我应该如何传递它？cross_validation.py in cross_val_score(estimator, X, y, scoring, cv, n_job
浏览 1提问于2018-05-10得票数 0
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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。(列车+验证=列车)。(请不要在这里混淆)但是如果分裂是交替的呢？(在这里，数据
浏览 4提问于2016-02-02得票数 0
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我宁愿使用PyTorch，因为我可以使用"train_test_split“函数，但如果有人能帮助我理解如何将这15620个输入输入到网络上，我将非常感激。
浏览 1提问于2019-11-18得票数 1
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时间序列预测测试集
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没有提到测试集。为什么没有时间序列数据集，而对实时生成时间序列数据的数据集有什么要求呢？
我有3小时的数据收集在1s间隔。我想在接下来的30分钟之前预测一下。火车/验证/测试拆分应该是什么样子的？测试集可以跳过吗？
浏览 0提问于2019-12-23得票数 0
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trainingRDD, validationRDD, testRDD = RDD.randomSplit([6, 2, 2], seed=0L)是否有一种可能的方式来分割数据，类似的方式分裂，但不是随机化
浏览 2提问于2016-02-24得票数 3
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