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我可以在整个数据集上使用StandardScaler()吗，或者我应该在列车和测试集上分别计算吗？

在整个数据集上使用StandardScaler()是可以的，也是常见的做法之一。StandardScaler()是一种常用的数据预处理方法，用于将数据进行标准化处理，使得数据的均值为0，方差为1。通过标准化处理，可以消除不同特征之间的量纲差异，使得模型更加稳定和准确。

在使用StandardScaler()时，可以选择在整个数据集上进行计算，也可以在训练集和测试集上分别计算。具体选择哪种方式取决于数据集的规模和特点，以及具体的建模需求。

如果选择在整个数据集上进行计算，即将训练集和测试集合并后一起进行标准化处理，这样可以更好地保持数据的分布特征，避免信息的丢失。这种方式适用于数据集较小且没有明显的类别不平衡问题的情况。

如果选择在训练集和测试集上分别计算，即分别对训练集和测试集进行标准化处理，这样可以更好地模拟实际应用场景，避免信息泄露和模型过拟合的问题。这种方式适用于数据集较大或存在类别不平衡问题的情况。

总之，选择在整个数据集上使用StandardScaler()还是在训练集和测试集上分别计算，需要根据具体情况进行权衡和选择。在实际应用中，可以尝试不同的方式，并根据模型的性能和效果进行评估和调整。

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（震惊）机电学生竟然帮助建筑同学做人工智能大作业！

如果把机器学习的过程比作奔跑的列车，那么数据集就是用来支撑行驶的燃料，如果燃料的品质越好，那么列车运行就会更加高效，如果燃料充足，那么列车才能行驶到远方的终点。所以说数据集是至关重要的一部分。...获得数据集的方法最简单的就是去网络上下载，有很多免费的数据集在网络共享，不过有些数据并不是那么方便就能够获取的，所以这个时候你可能就需要去网络上通过爬虫去爬取，或者就是去自建数据集。...：标签名 当然，在自建数据集上面，还是很有学问和技巧。...机器学习新手在数据集上常犯的6个错误及避免方法：https://zhuanlan.zhihu.com/p/37807352 训练集与测试集 在开始训练模型之前，通常还是需要将数据集拆分成训练集和测试集...，实际上在配置好了训练集与测试集之后，使用sklearn进行模型训练只有两句话 clf = DecisionTreeClassifier()#采用决策树模型 clf.fit(x_train,y_train

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python实现交叉验证_kfold显示不可迭代

交叉验证，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，用测试集来评估模型预测的好坏。...在此基础上可以得到多组不同的训练集和测试集，某次训练集中的某样本在下次可能成为测试集中的样本，即所谓“交叉”。 那么什么时候才需要交叉验证呢？交叉验证用在数据不是很充足的时候。...它的基本想法就是重复地使用数据：把给定的数据进行切分，将切分的数据集组合为训练集和测试集，在此基础上反复地进行训练、测试以及模型选择。...； 3、将上一步对可能的 k 种选择重复进行 (每次挑一个不同的子集做测试集)； 4、在每个训练集上训练后得到一个模型,用这个模型在相应的测试集上测试，计算并保存模型的评估指标， 5、这样就训练了 k...当我们的数据集小时，我们的数据无法满足模型的复杂度就会过拟合，使用交叉验证我们可以重复地使用数据：把给定的数据进行切分，将切分的数据集组合为训练集和测试集，在此基础上反复地进行训练、测试以及模型选择。

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做数据处理，你连 fit、transform、fit_transform 都分不清？

翻译一下：计算用于进行特征缩放的均值、标准差 同样的，使用 fit 函数也可以对需要标准化的数据集进行均值、标准差的计算 相应的函数方法如下： import numpy as np from sklearn.preprocessing...项目中使用技巧 了解了 fit、transform 的用法之后，可以再来学习下在项目中使用的小技巧。 项目的数据集一般都会分为 训练集和测试集，训练集用来训练模型，测试集用来验证模型效果。...要想训练的模型在测试集上也能取得很好的得分，不但需要保证训练集数据和测试集数据分布相同，还必须保证对它们进行同样的数据预处理操作。比如：标准化和归一化。...) 一定要注意，一定要注意，一定要注意： 不能对训练集和测试集都使用 fit_transform，虽然这样对测试集也能正常转换（归一化或标准化），但是两个结果不是在同一个标准下的，具有明显差异。...其次，在项目上对训练数据和测试数据需要使用同样的标准进行转换，切记不可分别进行 fit_transform.

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KFold交叉验证

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第二个最好的方法是使用来自统计学的聪明技术，称为重采样方法，使您可以准确估计算法在新数据上的表现。...评估是一个估计，我们可以用来谈论我们认为算法实际上可能在实践中做得如何。这不是表演的保证。 一旦我们估计了算法的性能，我们就可以在整个训练数据集上重新训练最终的算法，并准备好用于操作。...重复的随机测试列车拆分。 我们将从最简单的方法开始，称为训练和测试集。 1.分割成训练和测试集 我们可以使用最简单的方法来评估机器学习算法的性能，即使用不同的训练和测试数据集。...不利的一面是，重复可能包括列车中的大部分相同的数据，或者从运行到运行的测试分离，将冗余引入到评估中。 下面的例子将数据拆分成67％/ 33％的列车/测试拆分，并重复该过程10次。...当使用慢速算法时，使用列车/测试分组对于速度是有利的，并且在使用大型数据集时使用较低偏差产生性能估计。

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一个实例告诉你：Kaggle 数据竞赛都有哪些套路

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解决sklearn.exceptions.NotFittedError: This StandardScaler instance is not fitted

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