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训练和测试数据的观察

训练和测试数据集的分布 在开始竞赛之前,我们要检查测试数据集的分布与训练数据集的分布,如果可能的话,看看它们之间有多么不同。这对模型的进一步处理有很大帮助....看起来很有趣,训练数据比在测试数据中更加分散,测试数据似乎更紧密地聚集在中心周围。...1.2 运行t-SNE 稍微降低了维度,现在可以在大约5分钟内运行t-SNE,然后在嵌入的2D空间中绘制训练和测试数据。 在下文中,将看到任何差异的数据集案例执行此操作。...2.Test vs.Train 另一个好的方法是看我们如何分类给定条目是否属于测试或训练数据集 - 如果可以合理地做到这一点,那就是两个数据集分布之间差异的指示。...测试数据集和训练数据集合分布相似了。 原文链接:https://www.jianshu.com/p/464faf4953c4

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机器学习入门 4-3 训练数据集,测试数据

当前我们将全部数据集作为训练集,使用训练集训练得到一个模型。...具体在kNN算法中,每当来了一个新数据的时候,新数据要和我们训练集中所有数据计算他们之间的距离,然后选出前k个距离小的训练集,然后统计这些被选出来的训练集对应标签,选择标签数最多的标签作为新数据的预测标签...换句话我们用全部数据集作为训练集得到的模型来预测新的数据所属的类别,但是我们最终需要模型在真实的环境中使用,但是现在这样做有很大的问题: 我们使用全部的数据集作为训练集训练模型,得到的模型只能拿到真实的环境中使用...综上,如果我们使用全部的数据集当做训练集训练的模型投入到真实的环境中,这样的做法是不可取的。...全部数据集抽取70%或者80%当做训练集,剩下的数据集作为测试集,这样我们使用蓝色的训练集训练出模型(此时需要注意测试集不能够参与到训练过程中),得到模型后,将测试集放到训练好的模型中,让模型进行预测,

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