使用分区内的数据训练分类器
是一种机器学习方法，通过将数据集划分为多个分区，然后使用这些分区内的数据来训练分类器模型。这种方法可以提高模型的准确性和泛化能力，同时减少过拟合的风险。
分类器是一种机器学习模型，用于将输入数据分为不同的类别或标签。常见的分类器包括决策树、支持向量机、朴素贝叶斯、逻辑回归等。
使用分区内的数据训练分类器的优势包括：
- 提高模型准确性：通过使用更多的数据进行训练，可以提高分类器的准确性和性能。
- 减少过拟合风险：将数据集划分为多个分区，可以减少模型对特定数据集的过拟合风险，提高模型的泛化能力。
- 加速训练过程：使用分区内的数据进行训练可以减少训练时间，特别是在处理大规模数据集时。
使用分区内的数据训练分类器的应用场景包括：
- 图像识别：通过将图像数据集划分为多个分区，可以训练出更准确的图像分类器，用于图像识别、人脸识别等应用。
- 自然语言处理：将文本数据集划分为多个分区，可以训练出更准确的文本分类器，用于情感分析、文本分类等应用。
- 金融风控：将金融数据集划分为多个分区，可以训练出更准确的风险评估分类器，用于信用评估、欺诈检测等应用。
腾讯云提供了一系列与机器学习和云计算相关的产品，可以用于支持使用分区内的数据训练分类器的实践。以下是一些相关产品和介绍链接：
- 腾讯云机器学习平台（https://cloud.tencent.com/product/tensorflow）：提供了强大的机器学习工具和平台，支持使用分区内的数据训练分类器。
- 腾讯云数据集成服务（https://cloud.tencent.com/product/dts）：用于数据集成和迁移的服务，可以帮助将数据集划分为多个分区，并进行数据的传输和同步。
- 腾讯云弹性MapReduce（https://cloud.tencent.com/product/emr）：提供了大数据处理和分析的解决方案，可以用于处理大规模数据集，支持分区内的数据训练分类器。
请注意，以上只是腾讯云提供的一些相关产品，其他云计算品牌商也提供类似的产品和服务，可以根据具体需求选择适合的解决方案。
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学习曲线-为什么训练的准确性开始这么高，然后突然下降？
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我实现了一个模型，其中我使用Logistic回归作为分类器，我想绘制学习曲线为训练和测试集，以决定下一步做什么，以改进我的模型。
为了给你一些信息，为了绘制学习曲线，我定义了一个函数，它采用一个模型，一个预分裂的数据集(训练/测试X和Y数组，NB:使用train_test_split函数)，一个评分函数作为输入，在n个指数间隔的子集上迭代数据集的训练，并返回学习曲线。
我的结果如下图所示
我想知道，为什么训练的准确性开始这么高，然后突然下降，然后又开始上升，随着训练设置的规模增加？反过来说，为了测试的准确性。我认为非常好的准确性和下降是由于一些噪音，因为小数据集在开始，然后当数据集变得更
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训练和验证数据结构
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大不平衡数据的机器学习模型建议
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我有分类问题的数据集。我总共上了50节课。
Class1: 10,000 examples
Class2: 10 examples
Class3: 5 examples
Class4: 35 examples
.
.
.
and so on.
我尝试用支持向量机(线性核和高斯核)训练分类器。在测试数据上，我的准确率分别是65 %和72%。现在我在考虑一个神经网络。你对大型不平衡数据的机器学习模型和算法有什么建议吗？这对我会有很大帮助
浏览 6提问于2016-05-22得票数 4
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验证损失不增加
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我在20个样本上训练它过适应，现在理论上训练损失应该减少，验证损失应该增加。因为模特不应该学任何东西，但我的火车和瓦尔损失都在减少。
验证的准确性也遵循一种非随机的模式，在20个样本上过度拟合时，我对性能期望的断言是真的吗?我的训练循环/数据加载过程有问题吗？
我怎样才能把它进一步分类呢？
📷
浏览 0提问于2022-08-15得票数 0
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如果在相同的数据上训练嵌套模型，是否会过度拟合
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如果我建立一个机器学习模型，它使用来自另一个机器学习模型的输出，而两个模型都是在相同的数据上训练的，是否会过度拟合？基本上，我想知道是否可以使用KNN预测结果作为深度神经网络模型的输入，而这两个模型都是在完全相同的数据上训练的。
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是否有可能在训练精度较低的情况下过度拟合？
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我正在处理文档分类问题，并尝试应用基本的RNN/LSTM模型。
我制作了多层LSTM模型，并用15个时期进行了训练，但我获得了大约53%的训练准确率。41%的测试访问率。当我用更大的时代训练时，训练acc。增加和测试访问权限。下降到33%左右。
我知道如果测试访问。低于训练ac.，它可能是过拟合的。而过拟合的原因是，模型甚至训练了训练数据集的噪声。但我认为，如果发生了过度拟合，训练是可行的。必须是相当高的(80-90%)和测试访问。这比这要低得多，因为过拟合意味着模型对于训练数据集来说是“过拟合”的。
现在我想知道为什么当我用15个时期训练时，我的准确率降低了10%，而训练准确率只有53%。它
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如何知道模型已经开始过火了？
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我希望以下摘录将提供一个洞察我的问题将是什么。这些是来自这里的。
然后，学习逐渐减缓。最后，在280年代前后，分类精度几乎停止了提高。后来的年代只是在280年代的精度值附近看到了小的随机波动。与之前的图表相比，与培训数据相关的成本继续平稳下降。如果我们只看这一成本，我们的模式似乎仍在“变得更好”。但测试精度的结果表明，改进是一种幻想。就像费米不喜欢的模型一样，我们的网络在800年后所学习的东西不再推广到测试数据中。所以这是没有用的学习。我们说网络是过度适应或过度训练超过时代280。
我们正在训练一个神经网络，训练数据的成本(训练数据)一直下降到400年代，但在280年代以后，分类精度变得静态(
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超参数整定与分类算法的比较
python、machine-learning、model、comparison、hyperparameters
对于分类算法的比较，我有一个疑问。
我正在做一个关于数据集的超参数调优和分类模型比较的项目。我们的目标是为我的数据集找出最适合我的超参数的模型。
例如:我有两个分类模型(支持向量机和随机森林)，我的数据集有1000行和10列(9列是特性)，最后一列是可分层的。
首先，我将dataset分为2部分(80-10行)，用于相应的训练(800行)和测试(200行)。在此基础上，利用CV = 10的网格搜索对这2种模型(支持向量机和随机森林模型)上的训练集进行参数整定。当对每个模型识别超参数时，我使用这两个模型的这些超参数在训练和测试集上测试Accuracy_score，以确定哪一个模型对我的数据是最好
浏览 0提问于2020-12-31得票数 0
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如果测试精度足够高的话，过度拟合还可以吗？
scikit-learn、random-forest、overfitting
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Train set accuracy : 0.70102
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Train set accuracy : 1.0
Test set accuracy : 0.924068
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Train set accuracy : 0.8
浏览 0提问于2020-05-23得票数 8
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如何将数据放入机器学习模型中？
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我正在研究一个文本分类问题。我有大量的数据，当我试图将数据融入机器学习模型时，它会导致内存错误。是否有任何方法可以将数据放进各个部分以避免内存错误。
附加信息
我使用的是linearSVC模型。
我有110万行的训练数据。
我已经用tfidf矢量化了文本数据。
必须在模型中拟合的矢量化数据(1121063,4235687)的形状。
或者还有别的办法解决这个问题。不幸的是，我没有任何可重复的代码。
提前谢谢。
浏览 12提问于2020-01-22得票数 0
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我的学习曲线是否过正？
python、machine-learning、neural-network、classification、overfitting-underfitting
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浏览 7提问于2022-10-10得票数 -1
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我应该将唯一的数据集拆分到一个培训和测试中，还是可以将其中的全部用于回归问题？
regression、data-science、train-test-split
在Kaggle比赛中，我们有一个训练和测试数据集。因此，我们通常在训练数据集上开发一个模型，并使用该算法所看不到的测试数据集对其进行评估。我想知道，如果只给我们一个数据集而没有任何测试数据集，那么验证回归问题的最佳方法是什么。我认为可能有两种方法：
在第一步中，在导入数据集之后，将其转换为训练和测试数据集，使用这种方法，算法直到最后一步才能看到测试集。经过预处理和特征工程，我们可以在训练数据集上使用交叉验证技术，或者使用训练测试分割来提高模型的误差。最后，模型的质量可以通过看不见的数据进行检验。
也看到，对于回归问题，一些数据科学家使用整个数据集进行测试和验证，我的意思是他们同时使用所有的数据
浏览 1提问于2020-09-04得票数 0
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当您手动创建自己的数据集时，您是保持类之间的真实分布，还是使其平衡？
dataset、data-science
(我有点纠结于标题的表达--请随意推荐另一个标题)。
我有一个文本数据集，我需要对其进行分类，假设有三个类。我需要根据文本手动设置标签来创建目标(假设三个类是dog、cat、bird)。
当我这样做的时候，我注意到，比如说，我们有70%的狗，20%的猫和10%的鸟。
由于许多机器学习模型都在处理不平衡的数据，我的第一个想法是强制平衡数据集，忽略一些dog和cat文本(即“欠采样”)，从而得到(几乎)平衡的数据集，使模型更容易训练。
我担心的是，如果我们想要训练一个神经网络并获得每个类的概率，不对数据的正确分布进行训练会导致过度/不自信的预测？
浏览 0提问于2021-07-08得票数 0
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我应该选择“平衡”数据集还是“代表性”数据集？
machine-learning、dataset、class-imbalance
我的“机器学习”任务是将良好的Internet流量和恶意流量分离开来。在现实世界中，大多数(比如90%或更多)的互联网流量是良性的。因此，我觉得我也应该选择一个类似的数据设置来训练我的模型。但我遇到了一、两篇研究论文(在我的工作领域)，它们使用“类平衡”数据方法来训练模型，这意味着同样数量的良性和恶意通信量。
一般来说，如果我正在构建机器学习模型，我应该选择一个代表现实世界问题的数据集，还是一个平衡的数据集更适合于构建模型(因为某些分类器的行为不符合类的不平衡，或者由于我不知道的其他原因)？
谁能更清楚地了解这两种选择的利弊，以及如何决定选择哪一种呢？
浏览 0提问于2014-07-22得票数 59
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交叉验证的目的是什么？
statistics、classification、cross-validation、naivebayes
我现在正在写一本关于机器学习的书。
在NaiveBayesClassifier的工作中，作者非常赞成交叉验证方法。
他建议将数据分成10个桶(文件)，并在其中9个桶上进行训练，每次保留一个不同的桶。
到目前为止，我所熟悉的唯一方法是将数据按50%/50%的比例分成训练集和测试集，然后简单地一次性训练分类器。
谁能解释一下使用交叉验证的可能优势是什么？
浏览 3提问于2015-04-20得票数 1
2回答
测量分类算法的性能
artificial-intelligence、machine-learning、nlp、classification、bayesian
我手头有一个分类问题，我想用机器学习算法来解决这个问题(贝叶斯或马尔可夫，这个问题与要使用的分类器无关)。在给定大量训练实例的情况下，我正在寻找一种方法来衡量实现的分类器的性能，同时考虑到数据过拟合问题。
也就是说:给定N1..100个训练样本，如果我在每个样本上运行训练算法，并使用这些完全相同的样本来测量适应度，它可能会陷入数据过拟合问题-the分类器将知道训练实例的确切答案，而没有太多的预测能力，导致适应度结果无用。
一个显而易见的解决方案是将手工标记的样本分成训练样本和测试样本；我想了解选择统计上有意义的样本进行训练的方法。
白皮书，书籍指针，和PDF非常感谢！
浏览 3提问于2009-01-02得票数 8
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对于我的CNN模型，我应该如何解释或直观地解释以下结果？
python、tensorflow、machine-learning、keras
我正在训练一个CNN模型，它需要对4个物体进行分类。3个杯子(白色，黑色，蓝色)和1个玻璃杯。当我训练我的模型只有10个时代，我得到了25%的验证准确性，其中所有的东西都被标记为白色杯子。然而，当我训练同样的模式更长的时间，它最终偏离了这25%的准确性，并上升到80%，它唯一的问题，是分类的白色杯子。
换句话说，如果我能够找到为什么我的分类器错误地分类白色杯子，那么我可能达到90%的validation_accuracy。因此，我的问题是，有什么东西我可以尝试找出为什么它预测错误，或改善的东西。我已经用石灰来检查为什么我的模型分类，但我不能从它得到更多的智慧。
模型的一些规格：
无数据增强5卷
浏览 4提问于2020-05-28得票数 1
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调谐模型具有较高的CV精度，但测试精度较低。我应该使用调优模型还是未调优模型？
classification、scikit-learn、cross-validation、hyperparameter-tuning、gridsearchcv
我正在使用Sci Kit学习一个分类问题，并且困惑于如何正确地调优超参数以获得“最佳”模型。
Before任何调整，我的logistic回归分类器对测试集的准确率为74.6%。
为了为我的最终模型选择最优的参数，我用一个参数网格来拟合一个GridSearchCV对象-- to --我的训练数据，其中包含了Sci Kit学习的LogisticRegression分类器的默认参数。
我所拟合的GridSearchCV模型的CV精度为76.5%，表明该模型将比未调优模型具有更高的精度。
When --我在测试集上拟合并评估了调优模型，我的准确率为73%。
这是让我感到困惑的部分。我知道CV的结果应该
浏览 0提问于2023-02-21得票数 0
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标记数据异常检测中的交叉验证
scikit-learn、cross-validation、anomaly-detection、autoencoder、isolation-forest
我正在从事一个项目，在那里我训练异常检测算法，隔离森林和自动编码器。我的数据是标记的，所以我有基本的真实性，但问题的性质需要无监督/半监督异常检测方法，而不是简单的分类。因此，我将只使用标签进行验证。
既然我不会用标签来训练模型，而不像在有监督的学习中使用X_train、X_test、y_train和y_test，那么在这里进行模型验证的正确方法是什么？
如果这是监督学习，我会把数据分成3部分:训练，简历和测试，做K折叠简历。但现在我觉得我可以简单地把我的数据分成2:训练和测试，简单地拟合所有的火车数据，预测和调整模型根据。最后，对测试数据进行预测。
所以我的问题是，我应该在这个模型中加入某种
浏览 0提问于2020-07-16得票数 1
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如果神经网络的性能总是很差，即使在寻址过拟合之后，该怎么办？
machine-learning、deep-learning、neural-network、computer-vision、conv-neural-network
我有一个医学图像数据集~10K 256x256图像，用它我正在训练一个用于疾病分类的深层神经分类器。我一直在与InceptionV3和ResNets等流行的CNN合作。
这些模型已经在50-60%的范围内达到了验证集的准确性，我注意到它们太合适了。因此，为了提高性能，我尝试了一些常见的策略，比如密集层的辍学、较小的学习率和L2正则化。在这些修改没有显示过拟合的减少后，我接下来转向更小和更简单的架构，只有2-3卷积层+1FC分类层，我认为这将缓解这个问题。然而，在简单的模型中，学习曲线仍然显示出过度拟合的迹象。特别是，当对100个历元进行训练时，模型在前20-30个时期会有相似的训练和验证损失，
浏览 8提问于2022-05-19得票数 -1
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