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如果我只关心特征重要性，我是否应该将我的数据分成测试和训练？

是的，如果你只关心特征重要性，你应该将数据分成测试和训练集。

将数据分成测试和训练集是为了评估模型的性能和泛化能力。训练集用于训练模型，而测试集用于评估模型在未见过的数据上的表现。

在特征重要性的情况下，你可以使用训练集来训练模型，并通过模型的特征重要性指标来判断每个特征对模型的贡献程度。这可以帮助你了解哪些特征对于模型的预测能力更为重要。

然而，为了确保特征重要性的可靠性，你需要使用测试集来验证模型的特征重要性是否具有泛化能力。测试集中的数据是模型未曾见过的数据，通过在测试集上评估特征重要性，可以更好地判断模型在实际应用中的表现。

总结起来，将数据分成测试和训练集可以帮助你评估模型的特征重要性，并确保其在未知数据上的泛化能力。这样可以更好地理解和利用数据中的特征，从而提升模型的性能和应用效果。

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fast.ai 机器学习笔记（一）

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第十一章 应用机器学习的建议

1，如果特性参数很少的话，可以通过将假设函数画出来，来判断是否过拟合。 2，当特征参数很多时，就无法通过画图（因为很难或者根本无法画出这样的图）来判断假设函数是否过拟合。...评估“假设函数”的标准方法： ? 为了确保我们可以评估我们的假设函数，我们要做的是，将我们的训练样本分成两份。第一部分成为我们的训练集；第二部分成为我们的测试集。 将所有的数据分成：训练集和测试集。...因此如果这组数据有某种规则或顺序的话，那么最好是随机选择70%和30%的数据。（即，保证“训练集”和“测试集”的随机性和一致性） ?展示了一种典型的方法，来训练和测试你的学习算法。...11.3 模型选择和训练、验证、测试集 如果你想要确定对于一个数据集，最合适的多项式次数，怎样选用正确的特征，来构造学习算法。或者你需要选择学习算法中的正则化参数 λ ，我们应该怎么做。 ?...如果一个学习算法有高偏差，选用更多的训练样集数据对于改善算法表现并无帮助。 ?这个特征，对于我们判断我们的学习算法是否处于‘高偏差’情况，很重要。 当算法处于’高方差’时的学习曲线： ?

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机器学习法则：（谷歌）机器学习工程最佳实践

例如你有一个只覆盖了1%数据的特征，但有90%的包含这一特征的样例都通过了训练，那么这就是一个很好的特征，应该添加。...虽然fishfooding（只在团队内部使用原型）和dogfooding（只在公司内部使用原型）都有许多优点，但无论哪一种，开发者都应该首先确认这种方式是否符合性能要求。...由于你的系统只基于自己的历史查询记录显示文档，所以不知道应该显示一个新的文档。 要了解一个系统在长期行为中如何工作的唯一办法，就是让它只基于当前的模型数据展开训练。这一点非常困难。...法则33：训练采用的数据和测试采用的数据不同（比如，按时间上，如果你用1月5日前的所有的数据训练，那测试数据应该用1月6日及之后的） 通常，在评测你的模型的时候，采用你训练时用的数据之后生成的数据能更好反映实际线上的结果...法则37：测量训练/服务偏差 很多情况会引起偏差。大致上分为一些几种： 1.训练数据和测试数据的性能之间的差异。一般来说，这总是存在的，但并不总是坏事。 2.测试数据和新时间生成数据之间的性能差异。

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如何解决90％的NLP问题：逐步指导

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数据集进行拆分到底什么样数据算是数据标签什么样的数据算数据样本

二、实现过程 这里【eric】给出了一个思路，如下所示：在机器学习中，通常将数据分成两个部分：训练集和测试集。...其中，训练集用于训练模型，在训练过程中寻找模型的最优参数；测试集用于评估模型在未见过的数据上的表现。 对于每一个数据点，通常含有多个特征（features），比如身高、体重等等。...方差：选取方差较大的特征。 噪声：去除噪声比较大的特征。 特征重要性：通过模型训练后得到每个特征的重要性，选取重要性较高的特征。...特征重要性分析：可以通过特征重要性分析的方法对现有的特征进行评估，去除不必要的特征或强化对目标变量的贡献。 特征工程：特征工程是将原始数据转换为更能代表问题的特征的过程。...大家在学习过程中如果有遇到问题，欢迎随时联系我解决（我的微信：pdcfighting1），应粉丝要求，我创建了一些高质量的Python付费学习交流群和付费接单群，欢迎大家加入我的Python学习交流群和接单群

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举个例子，假设我们收集了一个数据集，它有很多很多的特征，我只在这里绘制两个特征。 假如，对我们来说，这两个特征，x_1 是某物体的厘米长度，另一个特征x_2 是同一物体的英寸长度。...另一个例子：如果你想要调查或做这些不同飞行员的测试——你可能有两个特征：x_1 是他们的技能（直升机飞行员）；x_2 表示他们是否喜欢飞行。也许这两个特征将高度相关。你真正关心的可能是这条红线的方向。...（我们要做的是，将数据投影到这 k 个向量展开的线性子空间上） 举例：从 3D 降维到 2D： ? u^(1) 和 u^(2) 两个向量一起定义了一个二维平面。我们将我们的数据投影到上面。...这个从 x 到 z 的映射只能通过在训练集上运行PCA来得到。这个映射（注意，这里说的是映射，而不是PCA算法）也能够被应用在 交叉校验 和 测试集 上的其他样本中。...（即，如果我们有交叉验证集合测试集，也采用对训练集学习而来的U_reduce。 ） 总结一下：当在运行PCA时，仅仅在训练集中的数据上运行，不能用在交叉验证和测试集上。

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Macheine Learning Yearning学习笔记(七)

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入门 | 吴恩达Deeplearning.ai 全部课程学习心得分享

但如果你不关心内部运作方式，并只希望了解高级层面上的内容，尽管跳过微积分的部分。 第 1 课：为什么深度学习如此热门？ 现在人类产生的 90% 数据是在最近 2 年内被收集的。...这同样意味着如果你决定纠正测试集中错误的标注数据，那么你需要在开发集中纠正错误标注的数据。...第 15 课：处理不同的训练和测试/开发分布 吴恩达介绍了为什么我们对训练和测试/开发集没有相同的分布这一问题感兴趣。因为我们希望根据实际关心的样本来计算评估度量。...第 16 课：训练集/开发集/测试集大小 在深度学习时代，训练集/开发集/测试集的分隔方法也发生了巨大的改变。之前，我只知道较普遍的 60/20/20 分隔。...如果你使用 1 千万个训练样本，那么 10 万样本（即数据集的 1%）就足够保证开发集和/或测试集的置信区间了。

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