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(1796)
视频
沙龙
1
回答
如
何在
拆分
后
重新
合并
X_test
和
y_test
&
x_train
和
y_train
?
python-3.x
、
testing
、
merge
、
split
、
scikit-learn
因此,我希望在
拆分
训练
和
测试数据集(使用分层)
后
对它们执行均值目标编码,为此,必须将它们
重新
合并
在一起。 我该怎么做呢?任何建议都将不胜感激,谢谢!
X_train
,
X_test
,
y_train
,
y_test
= train_test_split(R,("Number transactions
X_test
dataset: ", X_test.shape) print("Nu
浏览 221
提问于2019-05-20
得票数 2
2
回答
发现样本数量不一致的输入变量:[489,1890] KNeighborsClassifier.fit()
python
、
scikit-learn
我只是想做一个简单的最近邻分类,但我对这个错误感到困惑:neigh.fit(
X_train
,
y_train
)
浏览 2
提问于2017-04-19
得票数 0
2
回答
解包的值太多(预期为3)
python
、
logistic-regression
当使用python将数据分成训练
和
测试时,我会得到以下错误这是我的密码:
X_train
,
X_test
,
y_train
= train_test_split(features,prices, test_size=0.2,
浏览 0
提问于2019-09-08
得票数 1
回答已采纳
1
回答
RandomeForestRegressor -无法散列的类型:'Int64Index‘错误
python
、
python-3.x
、
pandas
、
numpy
、
random-forest
= df.X[[train_index]]
X_test
= df.X[[test_index]] #
y_train
= df.Y[train_index].valuespri
浏览 1
提问于2017-08-03
得票数 0
回答已采纳
2
回答
这是为
x_test
和
y_test
获取相同个体的方法吗?
python
、
scikit-learn
、
cross-validation
x_train
,
x_test
= train_test_split(x, test_size = 0.3,random_state=250)这就是在
x_test
和
y_test
以及
x_train
和
y_train
中相同的个体的匹配方式吗?
浏览 0
提问于2019-07-09
得票数 1
回答已采纳
1
回答
如何分割数据集- labels=150的数目与samples=600的数目不匹配
python
、
pandas
、
machine-learning
、
scikit-learn
、
decision-tree
我将有
X_train
600样品
和
y_train
150样品。但是如果我把我的test_size分成50%,那么它就能工作了。248]) from sklearn.cross_validation import train_test_split
浏览 1
提问于2017-04-08
得票数 0
回答已采纳
1
回答
ValueError:日志
和
标签必须具有相同的形状((无,1)
和
(无,2))
python
、
tensorflow
、
machine-learning
、
deep-learning
、
conv-neural-network
我想识别性别
和
年龄使用面部图像,然后我将进一步增加更多的输出,一旦这个问题得到解决。br/> (Pdb) y_test.shape <br/>神经网络:- input_layer = Input((
x_train
,
y_train
,batch_size=50,validation_data = (
x_test
,
y_test
),epochs=
浏览 1
提问于2021-05-05
得票数 1
回答已采纳
1
回答
ValueError: labels=19的数量与samples=1的数量不匹配
python
、
machine-learning
我试图使用随机森林分类器来根据学习者
和
主导主体对活动进行分类。= X[:-5]
Y_train
= Y[:-10]
X_train
,
X_test
,
Y_train
,
Y_test
=train_test_split(X,test_size=0.2,random_state=20) print(
X_train
,
X_test
,
Y_train</em
浏览 1
提问于2018-03-09
得票数 1
1
回答
列车试验分裂
后
不平衡数据的欠采样
machine-learning
、
resampling
、
train-test-split
我的方法是: 1.我用火车测试
拆分
得到:
X_train
,
y_train
用于培训,
X_test
和
y_test
用于测试。2.将
X_train
和
y_train
合并
为一个数据集,进行欠采样。3.在欠采样
后
,进行了基于F1评分的交叉验证
和
模型选择,并利用
X_test
、
Y_test
进行了预测。 我的方法正确吗?如果我错了,请纠正我。
浏览 1
提问于2020-05-22
得票数 5
1
回答
科学知识工具中纵向/面板数据的交叉验证-学习
python
、
machine-learning
、
scikit-learn
、
time-series
、
cross-validation
X
和
y的观测是按时间
和
国家编制索引的(例如,美国在时间1,美国在时间2,可以在时间1)。为了执行简历,我不能使用test_train_split,因为这样的
拆分
可能会将来自time = 3的数据放入
X_train
中,而将来自time = 2的数据放入
y_test
中。,
X_test
= X[train_index], X[test_index]这与
浏览 5
提问于2020-08-20
得票数 3
回答已采纳
1
回答
Tensorflow --我没有正确的形状--“`ValueError:形状(100,10,10)
和
(100,10)不兼容”
tensorflow
、
mnist
import tensorflow as tf print[0])
x_test
= <
浏览 0
提问于2021-10-30
得票数 0
2
回答
如何将数据分割成火车、val
和
测试?
python
、
dataset
我试图将我的猫
和
狗的数据集分割成一个0.8,0.1,0.1的训练,验证
和
测试集,我做了这个函数来完成它。print(len(os.listdir('/tmp/cats-v-dogs/testing/dogs')))100002500 函数是将数据0.8,0.2分成训练集
和
验证集,但是我需要它0.8,0.1,0.1,对于train
和
测试集,但是我不知道我哪里出错了。
浏览 13
提问于2022-10-30
得票数 0
回答已采纳
3
回答
利用新数据进行SKLearn预测
python
、
machine-learning
、
scikit-learn
regressor = LinearRegression()y_pred = regressor.predict(
x_test
) ??
浏览 0
提问于2018-05-04
得票数 4
2
回答
科学测试/培训数据的分割?
python
、
machine-learning
、
scikit-learn
我得到了一些初学者代码,但我不知道如
何在
调用train_test_split时将其
拆分
(明确告诉我要使用它)。本质上,当我已经得到一个
X_train
、
Y_train
和
X_test
拆分
时,它在哪里发挥作用呢?train_df = pd.read_csv('./test_preprocessed.csv')
X_train
= train_df.drop("Survived",axis
浏览 8
提问于2020-09-23
得票数 0
回答已采纳
1
回答
拆分
数据集,用于按行进行培训
和
测试
python
、
machine-learning
、
time-series
、
train-test-split
我想将我的数据集分割成基于年份的培训
和
测试数据集。这样做的目的是将2009-2017年期间的数据行放在列车数据集中,2018年数据放在测试数据集中。X = ((df[df['Year'] < 2018]))
X_test
= np.array(X['Usage'])y =((df[df['Year'] > 2017]))
y_train
= np.ar
浏览 1
提问于2018-10-10
得票数 2
回答已采纳
3
回答
如何通过不同的数据集进行训练
和
测试,而不分割数据。(python)?
python
、
scikit-learn
、
linear-regression
、
data-science
、
training-data
我已经通过了多个问题,帮助把你的数据分成训练
和
测试,与科学工具包,没有等。 但我的问题是,我有两个不同的csvs (来自不同年份的两个不同的数据)。我想用一个做火车,另一个做测试。
浏览 0
提问于2019-05-28
得票数 4
回答已采纳
1
回答
理解scikit的决策树--不一致的学习
python
、
scikit-learn
、
decision-tree
使用以下代码:from sklearn.tree import _treecl = DecisionTreeClassifier()tree.export_graphviz
浏览 0
提问于2016-12-03
得票数 2
1
回答
相同的数据分为训练集、开发集
和
测试集
python
、
numpy
、
mnist
在下面的函数中,我正在努力在每次迭代中都有相同的数据
拆分
?
X_test
= data('t10k-images.gz')
Y_train
, Y_devel =
Y_train
[:-dev
浏览 24
提问于2020-02-19
得票数 0
回答已采纳
1
回答
简单线性回归模型
python
、
linear-regression
在将我的数据
拆分
为
X_train
,
y_train
,
X_test
,
y_test
= train_test_split(X,y) 然后将其传递给我的线性回归模型,即 linereg = LinearRegression().fit(
X_train
,
y_train
) 它会显示一个错误,说明数组必须是2D而不是1D数组。
浏览 21
提问于2019-06-17
得票数 0
3
回答
在建立Keras模型时将数据分割成培训、测试
和
评估
python
、
tensorflow
、
machine-learning
、
keras
、
deep-learning
在创建和评估Keras机器学习模型时,我对
拆分
数据集感到有点困惑。假设我有1000行的数据集。features = df.iloc[:,:-1]现在,我想将这些数据分为培训
和
测试(33%用于测试,67%用于培训):我在互联网上读到,将数据纳入模型应该如下所示: hi
浏览 5
提问于2021-04-19
得票数 2
回答已采纳
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