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使用 scikit-learn 的 train_test_split() 拆分数据集

目录 数据拆分的重要性 训练、验证和测试集 欠拟合和过拟合 使用 train_test_split() 的先决条件 train_test_split() 的应用 使用 train_test_split...使用train_test_split()数据科学库scikit-learn，您可以将数据集拆分为子集，从而最大限度地减少评估和验证过程中出现偏差的可能性。...您可以通过在使用之前拆分数据集来实现这一点。 训练、验证和测试集 拆分数据集对于无偏见地评估预测性能至关重要。在大多数情况下，将数据集随机分成三个子集就足够了： 训练集用于训练或拟合您的模型。...您已经了解到，为了对机器学习模型的预测性能进行无偏估计，您应该使用尚未用于模型拟合的数据。这就是为什么您需要将数据集拆分为训练、测试以及某些情况下的验证子集。...在本教程中，您学习了如何： 使用train_test_split()得到的训练和测试集 用参数控制子集的大小train_size和test_size 使用参数确定分割的随机性random_state 使用参数获取分层分割

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图解机器学习中的 12 种交叉验证技术

本文将使用其中的一部分数据。 该数据样例如下。 数据集的划分需要根据交叉验证基本原理来操作。首先需要将所有数据集划分为训练集和测试集，再再训练集中利用交叉验证划分训练集和验证集，如下图所示。...顾名思义，就是重复的使用数据，把得到的样本数据进行切分，组合为不同的训练集和测试集。用训练集来训练模型，测试集来评估模型的好坏。 交叉验证的目的 从有限的学习数据中获取尽可能多的有效信息。...Out of sample (test) score: 20.455980 不建议使用这种类型的交叉验证来处理时间序列数据，因为它忽略了数据的连贯性。实际的测试数据是将来的一个时期。...04 分层K折交叉验证--没有打乱 分层 折交叉验证器StratifiedKFold。 提供训练/验证索引以拆分训练/验证集中的数据。...这里需要注意的是，该交叉验证的拆分数据方法是一致的，仅仅是在拆分前，先打乱数据的排列，再进行分层 折交叉验证。

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    使用scikit-learn进行机器学习

    当更多优于更少时：交叉验证而不是单独拆分练习4.超参数优化：微调管道内部练习5.总结：我的scikit-learn管道只有不到10行代码（跳过import语句）6.异构数据：当您使用数字以外的数据时练习...1.基本用例：训练和测试分类器 对于第一个示例，我们将在数据集上训练和测试一个分类器。 我们将使用此示例来回忆scikit-learn的API。...因此，应尽可能使用交叉验证。有多个拆分也会提供有关模型稳定性的信息。...练习 使用上一个练习的管道并进行交叉验证，而不是单个拆分评估。...我们将使用此数据集来预测乘客是否在泰坦尼克号中幸存下来。 让我们将数据拆分为训练和测试集，并将幸存列用作目标。

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    使用scikit-learn进行数据预处理

    1.基本用例：训练和测试分类器练习2.更高级的用例：在训练和测试分类器之前预处理数据2.1 标准化您的数据2.2 错误的预处理模式2.3 保持简单，愚蠢：使用scikit-learn的管道连接器练习3....当更多优于更少时：交叉验证而不是单独拆分练习4.超参数优化：微调管道内部练习5.总结：我的scikit-learn管道只有不到10行代码（跳过import语句）6.异构数据：当您使用数字以外的数据时练习...因此，应尽可能使用交叉验证。有多个拆分也会提供有关模型稳定性的信息。...练习 使用上一个练习的管道并进行交叉验证，而不是单个拆分评估。...我们将使用此数据集来预测乘客是否在泰坦尼克号中幸存下来。 让我们将数据拆分为训练和测试集，并将幸存列用作目标。

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    ‍ 猫头虎 分享：Python库 Scikit-Learn 的简介、安装、用法详解入门教程

    使用 Scikit-Learn 实现一个简单的分类模型 接下来，猫哥带您实现一个简单的二分类模型：鸢尾花数据集的分类。我们会使用经典的Logistic回归来训练模型，并通过测试集验证效果。...import accuracy_score # Step 2: 加载数据集 iris = load_iris() X, y = iris.data, iris.target # Step 3: 拆分训练集和测试集...使用 train_test_split 将数据集拆分为训练集和测试集。 通过 LogisticRegression 创建并训练分类器。...对训练集进行标准化，并用 transform 对测试集做相同的处理。...模型评估与交叉验证 模型评估是保证模型泛化能力的关键。Scikit-Learn 的 cross_val_score 函数可以轻松实现交叉验证，从而更准确地评估模型性能。

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    一文彻底搞懂自动机器学习AutoML：Auto-Sklearn

    默认情况下，搜索将在搜索过程中使用数据集的train-test拆分，为了速度和简单性，这里建议使用默认值。 参数n_jobs可以设置为系统中的核心数，如有 8 个核心，则为n_jobs=8。...使用具有三个重复的重复分层 10 倍交叉验证的测试工具，朴素模型可以达到约 53% 的准确度。性能最佳的模型可以在相同的测试工具上实现大约 88% 的准确度。这提供了该数据集的预期性能界限。...(208, 60) (208,) 首先，将数据集拆分为训练集和测试集，目标在训练集上找到一个好的模型，然后评估在保留测试集上找到的模型的性能。...使用具有三个重复的重复分层 10 折交叉验证的测试工具，朴素模型可以实现约 66 的平均绝对误差 (MAE)。性能最佳的模型可以在相同的测试工具上实现约 28 的 MAE ....重采样策略 可以在 auto-sklearn/examples/ 中找到使用维持数据集和交叉验证的示例。 结果检查 Auto-sklearn 允许用户检查训练的结果和产看相关的统计信息。

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    Scikit-learn机器学习建模的万能模板！

    所以为了方便起见，我们直接使用scikit-learn的数据集。...数据集拆分是为了验证模型在训练集和测试集是否过拟合，使用train_test_split的目的是保证从数据集中均匀拆分出测试集。...首先，在训练集中划分出不参与训练的验证集，只是在模型训练完成以后对模型进行评估，接着再在测试集上进行最后的评估。 但这样大大减少了可用于模型学习的样本数量，所以还需要采用交叉验证的方式多训练几次。...比如说最常用的k-折交叉验证如下图所示，它主要是将训练集划分为 k 个较小的集合。然后将k-1份训练子集作为训练集训练模型，将剩余的 1 份训练集子集作为验证集用于模型验证。...，不需要自己想什么拆分算法，也不用写for循环进行循环训练。

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    深度学习实战：4.通过scikit-learn模板两步构建自己的机器学习模型

    所以为了方便起见，我们直接使用scikit-learn的数据集。..., 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2])3.2 数据集划分  数据集拆分是为了验证模型在训练集和测试集是否过拟合...，使用train_test_split的目的是保证从数据集中均匀拆分出测试集。...首先，在训练集中划分出不参与训练的验证集，只是在模型训练完成以后对模型进行评估，接着再在测试集上进行最后的评估。  但这样大大减少了可用于模型学习的样本数量，所以还需要采用交叉验证的方式多训练几次。...比如说最常用的k-折交叉验证如下图所示，它主要是将训练集划分为 k 个较小的集合。然后将k-1份训练子集作为训练集训练模型，将剩余的 1 份训练集子集作为验证集用于模型验证。

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    scikit-learn的核心用法

    5.2.2 验证数据集和测试数据集 下图是机器学习实操的7个步骤： 验证数据集（Validation Dataset）：用于评估模型的数据集，不应与训练数据混在一起 测试数据集（Test Dataset...就用到了测试数据集，测试数据集就像是期末考试，在模型最终训练完成后才会使用一次，在最终评估之前不能使用这个数据集（好比在考试前不能泄题一样）。...用一个比喻来说： 训练集相当于上课学知识 验证集相当于课后的的练习题，用来纠正和强化学到的知识 测试集相当于期末考试，用来最终评估学习效果 5.2.3 sklearn中划分数据集 我们可以使用交叉验证或其他划分数据集的方法对数据集多次划分...GridSearchCV的名字其实可以拆分为两部分，GridSearch和CV，即网格搜索和交叉验证。这两个名字都非常好理解。...cv：交叉验证参数，默认None(三折交叉验证，即fold数量为3)，也可以是训练/测试数据的生成器 refit：默认为True，即在搜索参数结束后，用最佳参数结果再次fit一遍全部数据集 iid：默认为

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    如何选择数据拆分方法：不同数据拆分方法的优缺点及原因

    拆分可用的数据是有效训练和评估模型的一项重要任务。在这里，我将讨论 scikit-learn 中的不同数据拆分技术、选择特定方法以及一些常见陷阱。 本文包含易于使用的代码块，并提供快速总结以供参考。...在这种情况下，可能需要考虑对数据集进行分层。这一点几乎落入了前一点，测试集可能太小，但在这种情况下，对于您尝试预测的某个类来说，它太小了。 如果您想执行内部交叉验证，这种拆分方法是完美的。...将数据拆分为训练和测试，并在训练模型时应用交叉验证方法。...通过针对固定测试集反复测试，您正在做一些在现场场景中不可能完成的事情。 kFold 作为训练-测试拆分的替代方案，K-fold 提供了一种机制，可将数据集中的所有数据点用作训练数据和测试数据。...通常，在使用这种类型的数据分割时，每次测试的平均值对模型在实时环境中的表现给出了更可靠的解释。外部交叉验证以这种方式创建多个模型，报告所有折叠的平均性能，然后根据所有数据制作最后一个模型。

    1.6K40

    Scikit-Learn: 机器学习的灵丹妙药

    image.png · 训练与测试：加载数据集后，它必须拆分为训练和测试集，以便从算法训练开始。这个程序包有一个例行程序，可以将pandas的数据序列或数字数组分解成训练和测试装置。...该方法采用输入特征、目标数组、测试集的大小(观察次数作为整个数据集的百分比)和分层数组。...分层是一种方便的选择，因为目标类的比例在训练和测试集合中是相同的，也就是说，目标分布在训练和测试数据集中是相同的。...过度匹配的模型只在训练集模式/场景中表现良好，并且无法用测试集进行正确的类预测。该包提供了KFOLD和CrossVal例程，以避免过度安装。在下面的代码中，k折叠被设置为10个拆分(10个不同的组)。...该方法还进行交叉验证，因此最佳估计器不超过训练数据。在下面的代码中，有8个(2x2x1)参数组合，由于交叉验证为5，例程将适合40个模型。

    1.7K10

    8种交叉验证类型的深入解释和可视化介绍

    为什么交叉验证很重要？ 我们经常将数据集随机分为训练数据和测试数据，以开发机器学习模型。训练数据用于训练ML模型，同一模型在独立的测试数据上进行测试以评估模型的性能。...测试数据应与训练数据无关，以免发生数据泄漏。在使用训练数据开发ML模型的过程中，需要评估模型的性能。这就是交叉验证数据的重要性。...重复随机二次抽样验证 优点：训练和验证拆分的比例不取决于迭代或分区的数量 缺点：某些样本可能无法选择用于训练或验证、不适合不平衡数据集 6....对于与时间相关的数据集，将数据随机拆分或k折拆分为训练和验证可能不会产生良好的结果。 对于时间序列数据集，根据时间将数据分为训练和验证，也称为前向链接方法或滚动交叉验证。...Nested cross-validation 在进行k折和分层k折交叉验证的情况下，我们对训练和测试数据中的错误估计差。超参数调整是在较早的方法中单独完成的。

    2.2K10

    深度学习–十折交叉验证

    用scikit-learn来评价模型质量，为了更好地挑拣出结果的差异，采用了十折交叉验证（10-fold cross validation）方法。...本程序在输入层和第一个隐含层之间加入20%Dropout 采用十折交叉验证的方法进行测试。...按顺序执行列表中的transform，完成数据预处理 StratifiedKFold StratifiedKFold用法类似Kfold，但是分层采样，确保训练集，测试集中各类别样本的比例与原始数据集中相同...、测试集分割的方法导致其准确率不同 交叉验证的基本思想是：将数据集进行一系列分割，生成一组不同的训练测试集，然后分别训练模型并计算测试准确率，最后对结果进行平均处理。...使用交叉验证的建议 K=10是一个一般的建议 如果对于分类问题，应该使用分层抽样（stratified sampling）来生成数据，保证正负例的比例在训练集和测试集中的比例相同 from sklearn.cross_validation

    1.3K10

    算法研习：机器学习中的K-Fold交叉验证

    在我们训练机器学习模型时，为提高模型拟合效果，经常使用K-Fold交叉验证，这是提高模型性能的重要方法。在这篇文章中，我们将介绍K-Fold交叉验证的基本原理，以及如何通过各种随机样本来查看数据。...每次使用k-1个部分当做训练集，剩下的一个部分当做验证集进行模型训练，即训练K次模型。其具体步骤如下： 随机化打乱数据集。...将数据集拆分为k个组 对于每个组：将该组作为测试集 将剩余的组作为训练集 在训练集上拟合模型并在测试集上进行评估 保留该模型的评估分数 使用模型评估分数样本评价模型的性能 ?...K-Fold的类型 分层K-Fold： 分层K-Fold是KFold的变体。首先，分层K-Fold将数据分组，然后将数据分成n_splits部分和Done。现在，它将使用每个部分作为测试集。...结论 在k-Fold交叉验证中存在与k选择相关的偏差 - 方差权衡。一般我们使用k = 5或k = 10进行k折交叉验证，以产生既不受过高偏差也不受非常高方差影响的测试误差率估计。

    2.4K10

    带你建立一个完整的机器学习项目

    【如果数据量很大，你可以要么在多个服务器上对批量学习做拆分（使用 MapReduce 技术，后面会看到），或是使用线上学习】 选择性能指标 在这里我们需要选择一个评价指标，回归问题的典型指标是均方根误差...比如，有一个特征A对最终标签的贡献很大（两者之间相关性很强）， 那么我们也应该在测试集中保证A的分布符合原数据集的分布趋势。这时可以使用分层采样。...-测试集，随机的和分层的。...sklearn的StandardScaler 注:所有的数据转换等操作都要分别作用于训练集和测试集，不要向完成的数据集使用。...使用交叉验证做更佳的评价 另外，我们可以使用交叉验证来验证模型，以决策树为例： from sklearn.model_selection import cross_val_score scores =

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    《Scikit-Learn与TensorFlow机器学习实用指南》第2章 一个完整的机器学习项目

    提示：如果数据量很大，你可以要么在多个服务器上对批量学习做拆分（使用 MapReduce 技术，后面会看到），或是使用线上学习。 选择性能指标 下一步是选择性能指标。...图 2-10 对比了总数据集、分层采样的测试集、纯随机采样测试集的收入分类比例。可以看到，分层采样测试集的收入分类比例与总数据集几乎相同，而随机采样数据集偏差严重。 ?...如前所述，直到你准备运行一个具备足够信心的模型，都不要碰测试集，因此你需要使用训练集的部分数据来做训练，用一部分来做模型验证。...使用交叉验证做更佳的评估 评估决策树模型的一种方法是用函数train_test_split来分割训练集，得到一个更小的训练集和一个验证集，然后用更小的训练集来训练模型，用验证集来评估。...另一种更好的方法是使用 Scikit-Learn 的交叉验证功能。

    2.9K210

    解决ModuleNotFoundError: No module named ‘sklearn.grid_search‘

    当我们需要使用scikit-learn进行网格搜索时，可以使用​​GridSearchCV​​类来实现。...最后，我们使用这个网格搜索对象对模型进行训练和参数调优，并输出最佳参数组合和对应的准确率。 这个示例代码可以帮助我们在实际应用中通过网格搜索来优化模型的参数，以达到更好的性能。...sklearn.model_selection​​模块的一些常用功能包括：交叉验证（Cross-validation）：通过将数据集划分为训练集和验证集，进行多轮模型训练和评估。...model_selection​​模块提供了多种交叉验证策略，例如K折交叉验证、留一交叉验证和分层K折交叉验证等。​​KFold​​：K折交叉验证器，划分数据集为K个折叠。​​...StratifiedKFold​​：分层KFold，确保每个折叠中的类别比例与整个数据集中的比例相同。参数搜索：通过指定参数的候选范围，使用交叉验证来搜索最佳参数组合。​​

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    《Scikit-Learn与TensorFlow机器学习实用指南》 第2章 一个完整的机器学习项目使用真实数据项目概览获取数据数据探索和可视化、发现规律为机器学习算法准备数据选择并训练模型模型微调启动

    提示：如果数据量很大，你可以要么在多个服务器上对批量学习做拆分（使用MapReduce技术，后面会看到），或是使用线上学习。 选择性能指标 下一步是选择性能指标。...图2-10对比了总数据集、分层采样的测试集、纯随机采样测试集的收入分类比例。可以看到，分层采样测试集的收入分类比例与总数据集几乎相同，而随机采样数据集偏差严重。 ?...如前所述，直到你准备运行一个具备足够信心的模型，都不要碰测试集，因此你需要使用训练集的部分数据来做训练，用一部分来做模型验证。...使用交叉验证做更佳的评估 评估决策树模型的一种方法是用函数train_test_split来分割训练集，得到一个更小的训练集和一个验证集，然后用更小的训练集来训练模型，用验证集来评估。...另一种更好的方法是使用Scikit-Learn的交叉验证功能。

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    评估Keras深度学习模型的性能

    因此，你需要有一个强大的测试工具，可以让你在不可见的数据上估计给定配置的性能，并可靠地将性能与其他配置进行比较。 数据拆分 大量的数据和复杂的模型需要很长的训练时间。...因此，通常使用简单的数据分离将数据分成训练和测试数据集或者训练和验证数据集。 Keras提供了两种方便的方式来评估你的深入学习算法： 1.使用自动验证数据集。 2.使用手动验证数据集。...在这个例子中，我们使用Python的scikit-learn机器学习库的train_test_split（）函数将 我们的数据分成训练和测试数据集。我们使用67％的训练，剩下的33％的数据用于验证。...它通过将训练数据集分为k个子集，推出一个子集做测试集，剩下的子集轮流与它比较来训练模型。重复这个过程直到所有数据集都曾成为验证数据集。最后将所有模型的性能评估平均。...在下面的例子中，我们使用Python的scikit-learn机器学习库中的StratifiedKFold类，将训练数据集分为10折。

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