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击打与标准化
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我把它分为数据和标签，然后标准化数据。然后使用train_test_split对训练数据和测试数据进行分割，并输出结果。为了做到这一点，我保留了和以前一样的测试数据，并且我只将新的合成样本添加到训练数据中。我该如何处理标准化工作？简单地假设，既然我使用了已经标准化的数据中的点，那么新的合成样本也会标准化吗？(不接触测试数据)
从预先标准化的数据中创建合成样本，标准化合成样本并将它们添加到列车数据中？(不接触测试数据
浏览 0提问于2016-07-22得票数 1
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我认为，当我们对测试数据进行sklearn预处理转换时，均值不会是0，std也不会是1(原因是我们使用训练数据平均值/std来标准化测试数据)。我的问题是:如果测试数据是这样标准化的(不正确地标准化为高斯正态分布，平均为0和std 1)，那么这会对ML算法的预测产生影响吗？我的理解是，ML预测的准确性很低，因为我们给ML模型提供了一个不正确的标准化数据。
浏览 3提问于2020-02-20得票数 1
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我将如何使用scikit学习MinMaxScaler来标准化熊猫数据框架训练数据集中的每一列，但在我的测试数据集上使用完全相同的标准差，最小/最大公式？由于我的测试数据是未知的模型，我不想标准化整个数据集，它将不会是一个准确的模型，对未来的未知数据。相反，我希望使用训练集将0&1之间的数据标准化，并对测试数据的公式使用相同的std、min和max数字。
浏览 2提问于2018-01-29得票数 1
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我用什么标准来比较？
假设模型选择的标准是ASE。训练数据ASE高，测试数据ASE低，训练数据ASE低，测试数据ASE高。如果您选择一个模型，您会选择哪些模型？
浏览 0提问于2018-06-02得票数 1
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我使用的是sklearn.preprocessing的标准标量模型。我在包含27个特征的数据集上拟合了标准标度模型。是否可以在测试数据集上使用相同的标准标量模型，其中代码片段中的特性少于27个sc=StandardScaler()到目前为止，当我试图转换我的测试数据集时，这是起作用的fine.Problem。测试数据集中有24个特性
浏览 4提问于2020-10-07得票数 2
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这里有训练数据(x_train)、测试数据(x_test)和all_data，它们结合了培训和测试数据。from sklearn.preprocessing import StandardScaler
对列车数据进行标准化，然后应用于测试数据scaler.fit(x_train) x_train=scaler.transform(x_train) x_test=sc
浏览 5提问于2017-01-06得票数 3
我应用标准标量来训练和测试数据，训练模型。但是，如果我想用训练和测试数据之外的数据对模型进行预测，我必须对新数据应用标准标量，但如果我有单个数据，那么我不能对我想要作为输入的新的单个样本应用标准标量。
浏览 17提问于2019-06-23得票数 2
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我非常清楚，为了避免信息泄漏，建议对训练数据集上的任何转换(例如标准化或基于中值的估算)进行拟合，并将其应用于测试数据集。然而。例如，如果原始数据集具有一定的统计特性(例如，均值、中值和std)，那么我将期望随机数据溢出，生成具有相同统计特性的训练和测试数据集。因此，对整个数据集进行标准化，然后再进行分割，可以产生与分割数据集、基于列车数据库的标准化和转换测试数据集相同的结果。对于基于中值的估算，也可以使用相同的参数。
我是不是遗漏了什么？
浏览 0提问于2021-02-04得票数 2
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我目前正在使用VS 2008中的标准Microsoft单元测试套件。还安装了ReSharper 4.5。我的单元测试依赖于一个预加载数据文件的TestInitialize方法。根据使用标准Ctrl+Ctrl命令和Resharper单元测试执行命令在VS 2008中运行单元测试，该测试数据文件的路径将有所不同。我的TestInitialize方法如何知道单元测试数据文件的正确路径？测试数据是足够大的，所以我不想将它推入字符串中，所以更愿意将它作为外部文件保存。我的测试项目的文件结构是用MVC应用程
浏览 1提问于2009-11-21得票数 63
我还有一个测试数据集，我想用训练集中相同的均值和标准差进行缩放。通过这种方式，我将测试数据视为全新的/看不见的数据，这些数据是根据我基于训练数据观察到的数据进行缩放的。predict(preprocess_values_train, train)
test.st = predict(preprocess_values_train, test) 我认为这会将训练均值和标准差应用于测试数据集如何编辑此代码以基于训练数据细节缩放测试数据？train.st正是我需要的，但test.s
浏览 40提问于2020-06-24得票数 1
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我的问题是，现在我有了"Predict_Probas“结果，我已经将其转换为Pandas数据框架，我想将它与我最初的测试数据结合起来，稍后我将在CSV中导出测试数据。问题是我采取了以下方法-
现在，如果没有标准化和一次热编码，那么我如何才能获得原始的测试数据(没有完整的列名)？
浏览 0提问于2018-03-24得票数 1
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当我研究Scikit-learn的kNN算法时，我意识到如果我使用sklearn.model_selection.train_test_split，所提供的数据就会根据作为参数提供的比例自动分成火车数据和测试数据集然后，基于列车数据，该算法从最接近测试数据点的k近邻点出发，确定测试数据点是否属于某一准则。我想知道是否有一种方法可以预测标准，而不是测试数据集，因为测试数据集已经是提供数据集的一部分，而是在整个过程中没有提供的全新数据。
有办法用sci学习吗？
浏览 0提问于2021-05-01得票数 1
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我看了一下MinMaxScaler的源代码。我知道，当您将预处理类安装到dataset时，它会接收数据并为转换做准备。
比方说，我把MinMaxScaler装到了X_train上，并把它改造了。但是，当我使用另一个数据集(比如X_test )时，转换是如何工作的呢？当您调用transform()时，它是否替换了使用中的数据集？
浏览 0提问于2021-05-04得票数 1
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我理解，人们应该标准化和规范化测试数据(或任何“未标记的”数据)与培训手段和sd。我如何用R语言实现这一点？是否有一种对训练集的“拟合”和一种对测试数据的应用？
浏览 0提问于2016-09-13得票数 1
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空间列车开发和测试数据
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或者开发数据完全不在训练过程中，所以等同于测试数据？按照标准对进行了很大的解释，验证数据和测试数据是不同的。请有人澄清spaCy在下的情况是什么。非常感谢。
浏览 6提问于2022-09-21得票数 1
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CNTK只有在达到maxEpochs后才会停止，然后运行测试。有没有办法让它在每个时期之后运行测试，以检查它是否严重过度拟合？
浏览 6提问于2016-09-20得票数 0
我知道我可以在扩展JpaRepository的标准存储库中自动更新，但是使用@Repository注释的标准类如何使用@PersistentContext与执行em.createNativeQuery(query, Class).getResultList的EntityManager
例如，我正在运行内存数据库，我可以自动生成一个标准的JpaRepository，比如getOne或getAll，它将对我的内存测试数据库执行并返回一个结果但是有什么方法可以对我的SQL存储库进行同样的处理，让EntityManger对
浏览 5提问于2017-11-22得票数 0
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异常检测模型的特征归一化
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对于使用自动编码器进行异常检测/新颖性检测，我有一个关于特征规范化/标准化(Standardisation)的问题。通常，在ML问题中，我们分割火车/测试集。在列车上安装普通/标准定标器，并使用它来转换(而不是fit_transform )测试数据。但是，在异常检测/新颖性检测中，我们如何使用“正常”数据(而不是“异常”)来训练异常检测器？这里的训练数据不代表测试数据，因为它只学习“正常”数据，以便在给定“异常”数据时产生重建误差。在这里，我们是否应该对列车数据进行规范化处
浏览 3提问于2022-10-31得票数 -1
StandardScaler()X_test = sc.transform(X_test)这是否意味着我们正在使用训练数据的均值和标准差来转换测试数据？
浏览 11提问于2022-06-16得票数 2
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与不标准化或规范化培训和测试数据相比，标准化或规范化培训和测试数据可以显著提高网络的预测性能。到现在为止还好。我不太确定我是不是漏掉了什么东西。但是，对于流
浏览 6提问于2022-07-01得票数 -1
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