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  • 机器学习训练集和测试集1 训练集和测试集的划分2 偏差和方差2.1 如何降低偏差2.2 如何降低方差 1 训练集和测试集的划分 训练集和测试集应该同分布 如果两者的分布不同,将更多关注放到测试集,多选一些和预测的...

    1 训练集和测试集的划分

    • 训练集和测试集应该同分布
    • 如果两者的分布不同,将更多关注放到测试集,多选一些和预测的分布相同的测试集
    • 如果测试集效果不理想,先更新测试集,试着将测试集分出小部分重点关注集(eyeball dev set)来指导模型优化
    • 对于大数据而言,训练集相对测试集来说比例并不用很大(训练集2/3测试集1/3不适用)
    • 针对模型尽量选用多指标(准确率、召回率、F1-score)同时评价模型

    2 偏差和方差

    • 模型性能分析基本的两个概念是Bias和Variance(偏差和方差):
      • 偏差可以理解为训练集上的错误率e,方差是模型在测试集上的误差和刚才训练错误率e的差距(训练错误率16%,验证错误率17%,那么方差就差了1%)
      • 模型在测试集表现总是比训练集差一点,而一般的,偏差和方差总是往相反方向变化
        在这里插入图片描述
        当训练数据集m(training set size)变大时, 训练错误率(Training error) 变大,测试集错误率(Dev Error) 越来越小。
        最优的错误率(Desired Performance) 和训练错误率的差就是不可避免的偏差(unavoidable bias)
        测试集和训练集的差就是前面提到的方差(variance)

    2.1 如何降低偏差

    • 1 增加模型复杂度:让训练集表现效果更好,但是这可能会导致方差增大,可以降维解决(增加正则约束)
    • 2 做更仔细的特征工程(对特征优化)
    • 3 去除已有的正则约束(有增大方差的风险)
    • 4 设计更好的模型结构(运气好可以同时降低偏差和方差)

    2.2 如何降低方差

    • 1 增加很多的训练数据(有些时候测试集错误率和训练集错误率差距很大,仅仅是因为训练集太小)
    • 2 降低模型复杂度(有升高偏差风险)
    • 3 特征工程优化
    • 4 增加正则约束(有升高偏差的风险)
    • 5 设计更好的模型结构
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  • 我们在构建机器学习模型算法时,如何选择最优模型是一个不可避免的难题。若能正确理解训练集、验证集和测试集的含义以及如何划分数据集,那么你将会对如何构建机器学习模型有了一个宏观的理解,并对自己...

    我们在构建机器学习模型算法时,如何选择最优模型是一个不可避免的难题。若能正确理解训练集、验证集和测试集的含义以及如何划分数据集,那么你将会对如何构建机器学习模型有了一个宏观的理解,并对自己构建的最优模型会有一定的信心。本文清晰易懂的介绍了训练集、验证集和测试集的含义以及如何划分数据集。

    1.训练集

    训练集:用于构建模型的数据样本

    训练集(Training data)是我们用来构建模型的数据集,如一元线性回归的参数w和b,神经网络的权值w和偏差b。

    2.验证集

    验证集是对训练集构建的机器学习模型进行的无偏差估计,若数据集仅包含训练集,无验证集,那么数据集构建的模型是有偏差的,评估的最优模型是不可靠的。

    无偏差的含义:多次输出验证集(Validation data)的准确率并求其平均值,该平均值等于模型的真实准确率。

    训练集构建模型(得到模型的参数),验证集选择最优模型(得到模型的最优参数。

    3.测试集

    测试集用来测试模型的泛化能力,若测试准确率不高(泛化能力不强),那么训练集和验证集构建的最优模型是失败的

    测试集(Test data)常用于比较不同模型的优劣度,比如在许多的kaggle比赛中,比赛最初只给了训练集和验证集,当比赛快要结束时,再用测试数据集来决定谁的模型更好。

    测试数据集如此重要,因此我们在实际项目中不能随机的选择数据集,而是首先分析数据,并选择能够代表数据所有分布的测试集,这样的准确率才能决定模型是否优劣的金标准。

    数据集划分如下图:

    4.数据集如何划分

    数据集划分标准取决于两点:(1)数据集样本容量,(2)训练的机器学习模型。

    有些模型需要大量的数据集,所以这种情况下,你需要更大的训练集去构建模型。

    若模型参数较少时,那么可以选择较少的验证集样本,因为可优化的模型参数较少;若模型参数较多时,则需要很多的验证集样本来优化模型参数。

    当然,若选择的模型无参数时,验证集可能也就没有必要了。

    若数据集较少且不足以划分训练集、验证集和测试集时,我们就采取交叉验证方法来选择训练集和验证集,因为验证集评估的模型是无偏差的,在数据集较少的前提下,交叉验证方法也是一种比较实用的方法。

    K折交叉验证方法:数据集平均划分为K个数据集,其中的(K-1)个数据集组成训练集,余下的数据集为验证集,输出验证集准确率,共循环K次,得到K个验证集准确率并求该平均验证集准确率,该准确率用来选择最优模型的参数。

    原理图如下:

    5.总结

    本文简洁的介绍了训练集、验证集和测试集的含义,以及如何划分数据集。小编也提到了无偏差含义,因为它解释了为何要划分验证集,也是交叉验证方法的理论根据。

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  • 机器学习 模型评估指标 - ROC曲线和AUC值机器学习算法-随机森林初探(1)机器学习算法-随机森林之理论概述随机森林与其他机器学习方法不同的是存在OOB,相当于自带多套训练集和测试集...

    机器学习 模型评估指标 - ROC曲线和AUC值

    机器学习算法-随机森林初探(1)

    机器学习算法-随机森林之理论概述

    随机森林与其他机器学习方法不同的是存在OOB,相当于自带多套训练集和测试集,自己内部就可以通过OOB值作为评估模型准确度的一个方式。其他多数机器学习方法都没有这一优势。

    通常在有了一套数据时,需要拆分为训练集、测试集。数据集一般按比例8:2,7:36:4等分为训练集和测试集。如果数据集很大,测试集不需要完全按比例分配,够用就好。

    测试集完全不用于训练模型。训练集在训练模型时可能会出现过拟合问题(过拟合指模型可以很好的匹配训练数据但预测其它数据时效果不好),所以一般需要在训练集中再分出一部分作为验证集,用于评估模型的训练效果和调整模型的超参数 (hyperparameter)。

    如下图,展示了一套数据集的一般分配方式:

    • 训练集用于构建模型。

    • 验证集用于评估模型的一般错误率,并且基于此调整超参数(hyperparameter,如随机森林中的mtry),获得当前最优模型。

    • 验证集不是必须的。

      如果不需要调整超参数,则可以不用验证集。

    • 验证集获得的评估结果不是模型的最终效果,而是基于当前数据的调优结果。

    • 使用所有训练集(含从中分出的验证集)数据和选择的最优超参数完成最终模型构建。

    • 测试集测试评估最终模型指标,如准确率、敏感性等。

    通俗地讲,训练集等同于学习知识,验证集等同于课后测验检测学习效果并且查漏补缺。测试集是期末考试评估这个模型到底怎样。

    可参考的分配规则:

    • 对于小规模样本集(几万量级),常用的分配比例是 60% 训练集、20%验证集、20% 测试集。

    • 对于大规模样本集(百万级以上),只要验证集和测试集的数量足够即可,例如有 100 w 条数据,那么留 1 w 验证集,1 w 测试集即可。

      1000 w 的数据,同样留 1 w 验证集和 1 w 测试集。

    • 超参数越少,或者超参数很容易调整,那么可以减少验证集的比例,更多的分配给训练集。

    训练集中的数据我们希望能更多地应用于训练,但也需要验证集初步评估模型和校正模型。

    简单交叉验证

    简单交叉验证是从训练集中选择一部分(如70%)作为新训练集,剩余一部分(如30%)作为验证集。基于此选出最合适模型或最优模型参数。然后再用全部的训练集训练该选择的模型。其在一定程度上可以避免过拟合事件的发生。但基于70%训练集评估的最优模型是否等同于基于所有训练集的最优模型存疑。不同大小的验证集获得的评估结果差异较大,单纯按比例划分会导致无法选到最好的模型。另外如果训练集较小再如此分割后,训练集数目就更少了,不利于获得较好的训练模型。

    K-fold交叉验证

    所以就提出了交叉验证的操作,最常用的是K-fold交叉验证 (k-fold cross validation) 。

    其目的是重复使用原始训练集中的数据,每一个样品都会被作为训练集参与训练模型,也会作为测试集参与评估模型。最大程度地利用了全部数据,当然也消耗了更多计算时间。

    其操作过程如下:

    1. 将训练集分成K份(如果训练集有m个样本,则每一份子集有m/K的样本;

      若不能整除其中一个集合会样本较少。

    2. 对于每一个模型(如随机森林中不同的mtry值,mtry=2,mtry=10时分别会构建出不同的模型;

      或不同的算法如随机森林、支持向量机、logistic 回归等) for j in 1, 2, 3, … K: 将训练集中除去第j份数据作为新训练集,用于训练模型 用第j份数据测试模型,获得该模型错误率

    3. 经过第2步就得到了1个模型和K个错误率,这K个错误率的均值和方差就是该模型的一般错误率。

    4. 对每个模型重复23步骤,选择一般错误率最小的模型为当前最优模型。

    5. 用所有的数据训练当前的最优模型,获得最终训练结果。

    6. 用独立的测试集测试模型错误率。

    这一操作的优点是:

    1. 所有训练集的样品都参与了每个模型的训练,最大程度利用了数据。

    2. 多个验证集多次评估,能更好的反应模型的预测性能。

    下一步的关键就是如何选取K,通常为510(10是最常用的经验值,但根据自己的数据集520也都可能获得比较好的结果)。

    K越大,新训练集与总训练集大小差别越小,评估偏差也最小。

    极端情况下K=m,每个子数据集都只有 1个样品,这也被称为LOOCV - leave one out-cross validation

    举个例子 - 2折交叉验证

    假设有一个数据集,包含6个样品。

    # 假设有一个数据集,包含 6 个样品
    m = 6
    train_set <- paste0('a', 1:m)
    train_set
    
    ## [1] "a1" "a2" "a3" "a4" "a5" "a6"

    利用其构建2-折交叉验证数据集。

    K = 2
    set.seed(1)
    # 下面这行代码随机从1:K 中有放回的选取与样品数目一致的索引值
    # 从属于相同索引值的样本同属于一个fold
    kfold <- sample(1:K, size=m, replace=T)
    kfold
    
    ## [1] 1 2 1 1 2 1

    从下面数据可以看出,每个子集的大小不同。这通常不是我们期望的结果。

    table(kfold)
    
    ## kfold
    ## 1 2 
    ## 4 2

    修改如下,再次获取kfold:

    kfold <- sample(rep(1:K, length.out=m), size=m, replace=F)
    kfold
    
    ## [1] 1 2 2 2 1 1

    这次每个fold的样品数目一致了。

    # 如果 m/K 不能整除时,最后一个 fold 样本数目会少
    table(kfold)
    
    ## kfold
    ## 1 2 
    ## 3 3

    然后构建每个fold的训练集和测试集

    current_fold = 1
    train_current_fold = train_set[kfold!=current_fold]
    validate_current_fold = train_set[kfold==current_fold]
    
    print(paste("Current sub train set:", paste(train_current_fold, collapse=",")))
    
    ## [1] "Current sub train set: a2,a3,a4"
    
    print(paste("Current sub validate set:", paste(validate_current_fold, collapse=",")))
    
    ## [1] "Current sub validate set: a1,a5,a6"

    写个函数循环构建。通过输出,体会下训练集和测试集的样品选择方式。

    K_fold_dataset <- function(current_fold, train_set, kfold){
      train_current_fold = train_set[kfold!=current_fold]
      validate_current_fold = train_set[kfold==current_fold]
      c(fold=current_fold, sub_train_set=paste(train_current_fold, collapse=","), sub_validate_set=paste(validate_current_fold, collapse=","))
    }
    
    do.call(rbind, lapply(1:K, K_fold_dataset, train_set=train_set, kfold=kfold))
    
    ##      fold sub_train_set sub_validate_set
    ## [1,] "1"  "a2,a3,a4"    "a1,a5,a6"      
    ## [2,] "2"  "a1,a5,a6"    "a2,a3,a4"

    1. 机器学习算法 - 随机森林之决策树初探(1)

    2. 机器学习算法-随机森林之决策树R 代码从头暴力实现(2)

    3. 机器学习算法-随机森林之决策树R 代码从头暴力实现(3)

    4. 机器学习算法-随机森林之理论概述

    5. 随机森林拖了这么久,终于到实战了。先分享很多套用于机器学习的多种癌症表达数据集 https://file.biolab.si/biolab/supp/bi-cancer/projections/。

    6. 机器学习算法-随机森林初探(1)

    7. 机器学习 模型评估指标 - ROC曲线和AUC值

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  • 实现思路:根据留出法的原理,需要将数据集分为互斥的两个集合,一个作为训练集,另一个作为测试集,在数据划分过程中需要分层采样,为了生成多组数据,需要每次随机划分。 首先统计一下数据集中的正例的个数: # ...

    注意:所有函数仅针对西瓜数据集,如果需要对其他数据集进行分类,只需找到数据集中目标值(西瓜数据集中目标值为是否是好瓜的"是"和"否")所在的列(西瓜数据集中其在最后一列),然后将需要按照目标值进行运行的代码替换即可

    留出法实现

    实现思路:根据留出法的原理,需要将数据集分为互斥的两个集合,一个作为训练集,另一个作为测试集,在数据划分过程中需要分层采样,为了生成多组数据,需要每次随机划分
    首先统计一下数据集中的正例的个数:

    # 计算数据集中的正例数
        for data in data_set:
            if data[-1] == "是":
                positive_size += 1
    

    然后计算一下需要的训练集的大小:

    # 计算训练集大小
        train_set_size = int(percent / 100 * len(data_set)+0.5)
    

    其中,percent是训练集占数据集的百分比,需要人为输入。
    再然后计算一下训练集中需要的正例个数:

    # 计算训练集中需要的正例大小
        positive_train_data_size = int(
            train_set_size / len(data_set) * positive_size + 0.5)
    

    为了每次划分都随机且训练集和测试集互斥,使用sample生成随机数作为即将采集训练的下标:

    # 每组训练集和数据集保证随机划分
            index_list = random.sample(range(0, len(data_set)), len(data_set))
    

    使用for循环分层训练集和测试集:

    # 划分训练集、数据集
            for j in index_list:
                if data_set[j][-1] == "是":
                    if positive_count < positive_train_data_size:
                        train_set.append(data_set[j])
                        positive_count += 1
                    else:
                        test_set.append(data_set[j])
                else:
                    if negative_count < train_set_size - positive_train_data_size:
                        train_set.append(data_set[j])
                        negative_count += 1
                    else:
                        test_set.append(data_set[j])
    

    每生成完一组训练集和测试集就将其存起来

    k_train_set.append(train_set)
    k_test_set.append(test_set)
    

    总的程序如下:

    
    def setAside(data_set):
        '''使用留出法生成数据集'''
        positive_size = 0
        # 计算数据集中的正例数
        for data in data_set:
            if data[-1] == "是" or data[-1] == "1":
                positive_size += 1
        percent = int(input("训练集占总数据集百分比(1~99):"))
        # 计算训练集大小
        train_set_size = int(percent / 100 * len(data_set)+0.5)
        # 计算训练集中需要的正例大小
        positive_train_data_size = int(
            train_set_size / len(data_set) * positive_size + 0.5)
        group_num = int(input("需要多少组? "))
        k_train_set, k_test_set = [], []
        # 生成训练集、测试集
        for i in range(group_num):
            # 每组训练集和数据集保证随机划分
            index_list = random.sample(range(0, len(data_set)), len(data_set))
            # 存放一组数据集和训练集
            train_set, test_set = [], []
            # 训练集中正反例计数,为了确定正反例已存够
            positive_count, negative_count = 0, 0
            # 划分训练集、数据集
            for j in index_list:
                if data_set[j][-1] == "是" or data[-1] == "1":
                    if positive_count < positive_train_data_size:
                        train_set.append(data_set[j])
                        positive_count += 1
                    else:
                        test_set.append(data_set[j])
                else:
                    if negative_count < train_set_size - positive_train_data_size:
                        train_set.append(data_set[j])
                        negative_count += 1
                    else:
                        test_set.append(data_set[j])
            k_train_set.append(train_set)
            k_test_set.append(test_set)
        # 返回训练集、数据集组,组数
        return k_train_set, k_test_set, group_num
    

    k折交叉验证法实现

    实现思路:K折交叉验证法是将数据集划分为k个互斥子集,取出一个作为测试集,其余作为训练集,且要分层采样,如果像留出法那样计算各个子集需要的各种数据,会导致程序太复杂,所以采用另外一种思路,就是将其按照是否是好瓜进行排序,然后依次存入各个列表
    首先,将数据集排序

    # 按照表中最后一个元素来排序,便于分层
        data_set.sort(key=lambda k: k[-1])
    

    然后将排好序的数据集依次存入大小为k的list

    # 分层划分数据集为k份
        for i in range(len(data_set)):
            k_list[i % k].append(data_set[i])
    

    这样,数据就被分层分为了互斥的k份
    然后将k份数据中的一份作为测试集,其他作为训练集来分类,每划分一次就将其结果存下来

    # 生成k个数据集和k个训练集
        for i in range(k):
            temp_set = []
            for j in range(k):
                if j != i:
                    temp_set.extend(k_list[j])
                else:
                    k_test_set.append(k_list[j])
            k_train_set.append(temp_set)
    

    总的程序如下:

    def crossValidate(data_set):
        '''使用k折交叉验证法生成数据集'''
        # 按照表中最后一个元素来排序,便于分层
        data_set.sort(key=lambda k: k[-1])
        k = int(input("输入折数k(k>1):"))
        # 生成k个列表放在一个列表中
        k_list = list([] for i in range(k))
        k_train_set = list([])
        k_test_set = list([])
        # 分层划分数据集为k份
        for i in range(len(data_set)):
            k_list[i % k].append(data_set[i])
        # 生成k个数据集和k个训练集
        for i in range(k):
            temp_set = []
            for j in range(k):
                if j != i:
                    temp_set.extend(k_list[j])
                else:
                    k_test_set.append(k_list[j])
            k_train_set.append(temp_set)
        # 返回训练集、数据集组,组数
        return k_train_set, k_test_set, k
    

    自助法实现

    实现思路:自助法就是从大小的m数据集中随机采样(本随机采样类似于放回抽样)m次数据,作为训练集,其余的作为测试集。
    首先得到m的大小

    m = len(data_set)
    

    为了可以生成多组训练集和测试集,所以生成需要的组数组随机数,每组随机数的范围为0~m-1,因为数据集的下标范围是从0开始到m-1结束

    # 生成group组随机数,每组有m个,随机数的范围为0~m-1
    ran_lis = list([[random.randint(0, m-1)for i in range(m)] for j in range(group)])
    

    然后分出训练集和测试集

    # 生成训练集,测试集
        for i in range(group):
            train_set = []
            test_set = []
            # 随机采样m个数据放在训练集中
            for j in ran_lis[i]:
                train_set.append(data_set[j])
            # 余下的数据放在测试集中
            for data in data_set:
                if data not in train_set:
                    test_set.append(data)
            k_train_set.append(train_set)
            k_test_set.append(test_set)
    总的程序如下:
    def bootstrap(data_set):
        m = len(data_set)
        group = int(input("需要多少组? "))
        # 生成group组随机数,每组有m个,随机数的范围为0~m-1
        ran_lis = list([[random.randint(0, m-1)
                         for i in range(m)] for j in range(group)])
        k_train_set = []
        k_test_set = []
        # 生成训练集,测试集
        for i in range(group):
            train_set = []
            test_set = []
            # 随机采样m个数据放在训练集中
            for j in ran_lis[i]:
                train_set.append(data_set[j])
            # 余下的数据放在测试集中
            for data in data_set:
                if data not in train_set:
                    test_set.append(data)
            k_train_set.append(train_set)
            k_test_set.append(test_set)
        # 返回训练集、数据集组,组数
        return k_train_set, k_test_set, group
    

    其它读取数据集文件,保存生成的训练集和测试集到文件中以及调用这三个函数的程序等其他辅助程序不在此赘述,可点击此链接下载全部的文件。

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  • 机器学习避坑指南:训练集/测试集分布一致性检查

    千次阅读 多人点赞 2020-12-24 20:35:00
    工业界有一个大家公认的看法,“数据特征决定了机器学习项目的上限,而算法只是尽可能地逼近这个上限”。...众所周知,大部分机器学习算法都有一个前提假设:训练数据样本位置的测试样本来自同一分布。如果测试...
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  • Training set: A set of examples used for learning, which is to fit the parameters [i...训练集是用来学习的样本集,通过匹配一些参数来建立一个分类器Validation set: A set of examples used to tune the para...
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  • 在我们一开始学机器学习的时候,可能大部分人和我状态一样,只知道搭建一个模型,然后读入数据去训练就完事了,后来才知道需要细分训练集、验证集和测试集。 一、什么是训练集、验证集和测试集 训练集:从原始数据...
  • 神经网络训练集拟合效果好,测试集误差大。 重新分配训练集训练集 随机从总体数据中抽取得到训练集测试集
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  • 主要的疑问在于验证集和测试集 首先来看周志华《机器学习》中的原文: 通常,我们可通过试验测试来对学习器的繁华误差进行评估并进而做出选择。为此,需使用一个“测试集”来测试学习器对新样本的判别能力,然后以...
  • 训练集、验证集和测试集

    千次阅读 2020-12-20 16:38:49
    机器学习简单流程:使用大量任务相关的数据训练模型;通过模型在数据上的误差不断迭代训练模型,得到对数据拟合合理的模型;将训练好调整好的模型应用到真实的场景中;我们最终的目的是将训练好的模型部署...
  • Ripley 的著作《模式识别与神经网络》(Pattern Recognition and Neural Networks)中,训练集、验证集和测试集的定义如下: 训练集:用来学习的样本集,用于分类器参数的拟合。 验证集:用来调整分类器超参数的样本...
  • 1.经验误差(empirical error)/训练误差(training error)与泛化误差(generalization error) 错误率(error rate): 通常我们把分类错误的样本数占样本总数的比例称为“错误率"。 精度(accuracy): 精度 = 1 - 错误...
  • 将第一次运行产生的测试集和训练集保存,后续训练时,先加载保存的训练集和测试集数据 设置 random_state, 保证每次分配的测试集相同 上述两种方法,当原始数据集增加后,仍然会出现测试数据和训练数据混合的问题,...
  • 之前只知道机器学习中有训练集和测试集,原来还有验证集,只不过很多情况下简略了而已。
  • train_loss是训练集的损失值,test_loss是测试集的损失值 train_loss不断下降,test_loss不断下降,说明模型仍有训练空间; train_loss不断下降,test_loss趋于不变,说明模型过拟合; train_loss趋于不变,test_loss...
  • 机器学习涵盖了很多库与函数,博主也刚刚开始学习,本文主要讲一讲如何将图像数据扁平化,使其变为一维数组,便于后续机器学习的处理。(完整函数附于文末哦~) 1 确定我们读取图像文件的目录 1.1 绝对目录与相对...
  • 将数据集按照比例分(8:2,7:3,…)成互不相交的两部分,其中一个是训练集,一个是测试集,尽量保持训练集和测试集分布一致 2 交叉验证法 将训练集分成k个互斥的子集,k个子集随机分为k-1个一组作为训练集,剩下一...
  • 训练集、验证集和测试集的比较

    千次阅读 2021-05-28 00:02:49
    机器学习简单流程: 使用大量任务相关的数据训练模型; 通过模型在数据上的误差不断迭代训练模型,得到对数据拟合合理的模型; 将训练好调整好的模型应用到真实的场景中;
  • sklearn——train_test_split 随机划分训练集和测试集 sklearn.model_selection.train_test_split随机划分训练集和测试集 官网文档:... trai...
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    千次阅读 2021-02-25 10:40:53
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  • 生成自己的数据可让您更好地控制数据,并训练您的机器学习模型。在本文中,我们将使用Python中的Numpy库生成随机数据。需要的库:-> numpy : sudo pip安装numpy->熊猫: sudo pip install panda...

空空如也

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机器学习测试集和训练集