kaggle数据集或python split CLI
Kaggle数据集是指Kaggle平台上提供的各种开放数据集，Kaggle是一个著名的数据科学竞赛平台，提供了大量的公开数据集供数据科学家和机器学习工程师使用。这些数据集涵盖了各个领域，包括金融、医疗、社交媒体、自然语言处理等等。
Kaggle数据集的分类可以根据数据类型、领域、任务等进行划分。常见的分类包括结构化数据集、非结构化数据集、图像数据集、文本数据集等。
Kaggle数据集的优势在于其丰富性和高质量。Kaggle平台上的数据集经过严格筛选和审核，确保了数据的可靠性和有效性。同时，Kaggle社区中有大量的数据科学家和机器学习专家，可以通过分享和讨论来提高数据集的质量和可用性。
Kaggle数据集的应用场景非常广泛。数据科学家和机器学习工程师可以利用这些数据集进行模型训练、算法验证、特征工程等工作。例如，可以使用Kaggle上的金融数据集来构建预测模型，用于股票价格预测或风险评估；可以使用Kaggle上的图像数据集来训练图像分类模型，用于图像识别和目标检测等任务。
对于Kaggle数据集的使用，腾讯云提供了一系列相关产品和服务。其中，腾讯云的数据集市场（https://market.cloud.tencent.com/dataset）提供了大量的开放数据集，包括一些与Kaggle数据集相似的内容。此外，腾讯云还提供了云服务器、云数据库、人工智能平台等多种产品和服务，可以支持用户在云端进行数据处理、模型训练和部署等工作。
Python Split CLI是一个用于命令行界面的Python库，用于将数据集按照指定的比例或规则进行切分。通过Python Split CLI，开发者可以方便地将数据集划分为训练集、验证集和测试集，以便进行机器学习模型的训练和评估。
Python Split CLI的优势在于其简单易用和灵活性。开发者可以通过命令行参数指定切分比例或规则，也可以通过配置文件进行更复杂的切分操作。此外，Python Split CLI还支持随机切分和分层切分等功能，可以满足不同场景下的需求。
Python Split CLI的应用场景主要是在机器学习和数据科学领域。在模型训练过程中，通常需要将数据集划分为训练集、验证集和测试集，以便进行模型选择和性能评估。Python Split CLI可以帮助开发者快速、准确地完成数据集的切分工作。
腾讯云并没有直接提供针对Python Split CLI的特定产品或服务，但腾讯云的云服务器和云函数等计算资源可以用于执行Python Split CLI命令。此外，腾讯云还提供了云存储、云数据库等服务，可以方便地存储和管理切分后的数据集。
总结起来，Kaggle数据集和Python Split CLI是在云计算领域中常见的工具和资源。通过腾讯云提供的产品和服务，开发者可以充分利用这些工具和资源，进行数据科学和机器学习的相关工作。
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2回答
在对机器学习和深入学习项目进行分析之前，我应该重组培训和测试集吗？
python、pandas、machine-learning、scikit-learn、deep-learning
我通过在机器学习和深度学习领域做项目来训练自己。为此，我向Kaggle竞赛(如 )注册。
当我们加载数据时，有两个数据集:火车和测试。现在，我只对火车集执行分析，每次我创建一个新特性或执行一些更改时，我都会通过进行相同的操作对这两个数据集执行循环。
现在，我将对缺失的值进行估算，并执行一些预处理操作，因此，我将对数据使用一些聚合，对分类特征进行编码等等。但是，我不知道是否应该同时使用训练集和测试集来计算这些特征的平均值或标记，或者仅仅使用训练集。
因为据我所知，测试集应该用来衡量模型在它从未见过的数据上的表现，所以我认为到目前为止，我只应该使用训练集来做出决策。
但是有时它可能是“错误的”，例
浏览 0提问于2019-07-26得票数 0
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使用sci-kit中的训练/测试数据学习曲线，而不是交叉验证
python、machine-learning、scipy、scikit-learn
我有一个独立的训练和测试数据(从不同的CSV加载到不同的pandas数据框中)，我想用这些训练和测试数据绘制学习曲线，而不是使用交叉验证从训练集本身生成训练和测试数据(这似乎是learning_curve的常见工作方式)。
似乎scikit希望你的测试和训练数据出现在同一个Dataframe中，但这样分类器也会学习测试数据，这不是我想要的。
我该如何着手解决这个问题呢？我是第一次接触科学工具包。
浏览 3提问于2015-09-20得票数 2
1回答
聊天机器人的意图分类
python、chatbot
我试图做一个聊天机器人，我必须完成两个主要任务，第一是意图分类和其他是实体识别，但我停留在意图分类。基本上，我正在为电子商务网站开发一个聊天机器人，我的聊天机器人有非常具体的用例，我的聊天机器人必须与客户协商产品的价格，仅此而已。为了保持简单和简单，我只考虑了5个意图。
OffernegotiationsuccessBuy 询问价格计数器A产品
为了在这些意图上训练一个分类器，我在我的小手写的数据集上训练了一个朴素的贝叶斯分类器，但是那些数据太少，太少，不能训练出一个好的分类器。我已经在互联网上搜索了很多，并查看了每个机器学习数据库(kaggle，uci等)，但无法为我这样的具体用例找到任何数
浏览 1提问于2020-07-18得票数 2
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3回答
什么是培训和测试数据集？
machine-learning、dataset、data-science、kaggle
我要从卡格尔开始了。
我刚刚参加了各种数据科学和机器学习比赛。
我看到他们每次比赛都上传了培训数据、测试数据和原始数据。
有人能解释一下这些数据集是什么以及我们如何在解决问题的同时使用这些数据集吗？
浏览 3提问于2017-09-15得票数 1
6回答
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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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]
results = 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)：
x_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(features, results, test_size=0.33)
我在互联网上读到，将数据纳入模型应该如下所示：
history = model.fit(features, results, validation_split
浏览 5提问于2021-04-19得票数 2
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1回答
机器学习--“train_test_split”函数在scikit中的作用--学习:我应该重复几次吗？
machine-learning、python、scikit-learn
我是一个机器学习的初学者，我希望有人能帮助我。
在Python的“scikit-learn”库中，函数“train_test_split”将数据集分成训练集和测试集。这是一种随机的方式(可能使用种子在重复执行中获得相同的结果)。但是，在一个随机分裂的情况下，我们能相信通过“拟合”方法得到的结果(分类精度)吗？我是说..。如果我们是“不幸的”，我们可能会得到一个非常糟糕的结果(或相反，如果我们是“幸运的”)。我们不应该多次重复拆分/拟合过程(例如100次)，然后平均获得分类精度吗？(可能是在通过交叉验证进行参数调整之后)。
我之所以问这个问题，是因为我以前使用了Python的Orange数据挖掘
浏览 0提问于2018-08-22得票数 6
5回答
是否总是更好地使用整个数据集来训练最终模型？
machine-learning、dataset、training、accuracy
在对机器学习模型进行训练、验证和测试之后，一种常用的技术是使用完整的数据集(包括测试子集)来训练最终模型，以便将其部署到产品上。
我的问题是:这样做是否总是为了最好？如果表演真的变坏了呢？
例如，让我们假设模型在分类测试子集时得分在65%左右。这可能意味着要么模型训练不够，要么测试子集由异常值组成。在后一种情况下，使用它们来训练最终模型会降低其性能，并且只有在部署它之后才会发现。
重新表述我最初的问题：
如果你曾经对模型进行过一次演示，比如在一次昂贵的火箭实验中将其部署在嵌入式电子设备上，那么你会相信一个在最后一步使用测试子集重新训练过的模型，而没有重新测试它的新性能吗？
浏览 0提问于2018-06-12得票数 53
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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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产品描述中的文本分类问题
python、machine-learning、text-classification
我刚开始机器学习，我有一个包含4000到5000项的数据集，它们都是产品描述，结果，我想训练一个模型来将它们分类为1或0，我能用这种文本来训练它吗？
浏览 5提问于2022-10-09得票数 -1
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在机器学习的背景下，“基线”意味着什么？
machine-learning、regression、predictive-modeling、terminology
在机器学习和数据科学方面，“基线”意味着什么？
有人给我写信说：
提示:适当的基线将给出大约200的RMSE。
我不明白这个。他的意思是，如果我对训练数据的预测模型的RMSE低于500，那么它是好的吗？
什么可以是“基线方法”？
浏览 0提问于2018-04-26得票数 28
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寻找财富和资产管理的数据集
dataset、data-science
寻找一个资产和/或财富管理的数据集，在上面运行一些机器学习算法，有什么想法我可以得到它，尝试Kaggle和谷歌，但没有多少运气？
浏览 2提问于2019-03-02得票数 1
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在数据集上应用随机过采样的时间
machine-learning、overfitting、sampling、binary-classification、oversampling
我试着用机器学习算法学习分类。我翻阅了笔记本的乳腺癌- EDA，平衡和ML。在这个笔记本中，Random Oversampling已经实现。然而，当该人进行过度抽样时，他会在整个数据集上进行。我知道过采样只能应用于训练数据集。
在我的例子中，在将数据分割成训练和测试集之后，我对训练数据进行了过度采样。精确性，以及我所得到的回忆都不如Kaggle笔记本好。
Kaggle结果
precision recall f1-score support
0 0.73 0.90 0.81 1010
1
浏览 0提问于2022-09-05得票数 4
1回答
如何对Weka中的训练和测试数据集进行分类
machine-learning、classification、random-forest、weka、training-data
我正在使用Weka软件对模型进行分类。我对使用训练和测试数据集分区感到困惑。我将整个数据集的60%划分为训练数据集，并将其保存到我的硬盘上，将40%的数据用作测试数据集，并将这些数据保存到另一个文件中。我使用的数据是不平衡的数据。因此，我在我的训练数据集中应用了SMOTE。之后，在Weka的分类选项卡中，我从Test options中选择了Use training set选项，并使用随机森林分类器对训练数据集进行分类。在获得结果之后，我从Test options中选择了Supplied test set选项，并从硬盘加载我的测试数据集，然后再次运行分类器。 我试图找到关于如何在Weka中加载
浏览 39提问于2021-10-21得票数 0
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3回答
此场景的文本分类技术
machine-learning、classification、cluster-analysis、data-mining
我对机器学习算法完全陌生，我有一个关于数据集分类的快速问题。
目前有一个由两列消息和标识符组成的培训数据。
消息--从包含时间戳和一些文本标识符的日志中提取的典型消息--应该根据消息内容对类别进行分类。
培训数据是通过从工具中提取特定类别并相应地加上标签来编制的。
现在，测试数据只包含消息，我正试图获得相应的分类。
在这种情况下，哪种方法最有帮助？是监督学习还是非监督学习？
我有一个经过训练的数据集，我正试图预测测试数据的类别。
谢谢你，亚当
浏览 4提问于2017-08-30得票数 0
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交叉验证--使用测试集还是验证集来预测？
validation、machine-learning
我有个关于交叉验证的问题。
在机器学习中，我们知道有训练，验证，测试集。测试集是最终运行，以查看最终模型/分类器的性能。
但是在交叉验证的过程中:我们将数据分成训练集和测试集(大多数教程都使用这个术语)，所以我很困惑。我们是否需要将整个数据分成三个部分:培训、验证、测试？因为在交叉验证中，我们一直在谈论与2组的关系:训练和另一组。
有人能帮我澄清一下吗？
谢谢
浏览 2提问于2017-04-27得票数 7
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对模型进行培训是否需要验证集？
validation、machine-learning、cross-validation
为了我的研究，我用CNN建立了一个三维图像分类模型。我只有5000张图像，训练用4500张图像，测试集用500张图像。我尝试了不同的结构和参数的训练和F1评分和训练集的准确性高达0.9。幸运的是，我没有花很多时间来寻找这些设置的高精度。
将该模型应用于测试集，得到了较满意的预测结果，F1评分为0.8~0.85。
我的问题是，是否有必要进行验证？当我当时参加机器学习课程时，我被教导使用一个验证集来调整超参数。我没有做k-折叠交叉验证的原因之一是因为我没有太多的数据，并且希望使用尽可能多的培训数据。我的模型对测试集进行了很好的预测。我的模型还能说服人们，只要精确度/F1分数/ROC足够好吗？或者，
浏览 0提问于2018-03-02得票数 1
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可以访问在Azure机器学习服务或Azure Machine中训练的神经网络的内部表示吗？
neural-network、azure-machine-learning-studio、azure-machine-learning-service
我正在与数据科学家合作，他们希望了解和理解他们使用Azure Machine /Service中的视觉界面训练的神经网络模型。是否有可能排除并检查神经网络模型的内部表示？有没有一种方法，我可以写代码，访问一个经过训练的神经网络的节点和权重，以便将网络可视化为一个图形结构？或者，如果Azure /Service不支持这一点，我希望能为不同的机器学习框架提供更适合这种分析的建议。
我尝试过的事情：
培训模型输出ILearnerDotNet (AML )或模型(AML )。我查找要拖到工作区中的项，在工作区中可以编写自定义代码，例如执行Python脚本。他们似乎接受数据集，但不接受ILearne
浏览 0提问于2019-06-02得票数 2
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导出用scikit创建的"RandomForestRegressor“模型--学习库
c#、python、scikit-learn、random-forest
我正在开发C#应用程序，我需要使用机器学习算法(随机森林)。C#不太适合进行数据分析，所以我将数据保存到.csv文件中，然后使用伟大的科学学习库在Python中进行分析。我训练了RandomForestRegressor (像那里的)，它给出了相当好的结果。但是现在我需要在我的C#应用程序中使用这个模型。是否有方法从C#导出模型-学习库并使用它？
浏览 4提问于2013-07-29得票数 1
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1回答
韦卡:如果测试跑后是训练跑，那么训练有帮助吗？
classification、weka、bayesian
我有个疑问。我理解了交叉验证和分裂的概念，分类器将从训练数据学习和测试测试数据分裂。
如果我首先使用“使用培训数据”运行分类，然后在分类选项卡中使用"SUpplied测试集“选项，然后再次运行，会发生同样的情况吗？
为了在分类选项卡中更清楚地说明，我运行了两次...first，训练数据集被上传到预处理选项卡下，然后在分类选项卡“提供测试集”中运行测试集。那么，在测试数据上执行时，模型是否使用了以前所做的培训？
我用了朴素的贝叶斯分类器。我也怀疑是否所有的分类器都是从训练数据中学习，还是仅仅从神经网络、决策树这样的分类器中学习？
浏览 0提问于2013-10-05得票数 0
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