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  • Sklearn-train_test_split随机划分训练集和测试集

    万次阅读 多人点赞 2017-02-05 15:06:15
    sklearn.model_selection.train_test_split随机划分训练集和测试集 官网文档:...

    sklearn.model_selection.train_test_split随机划分训练集和测试集

    官网文档:http://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.model_selection.train_test_split.html#sklearn.model_selection.train_test_split

    • 一般形式

    train_test_split是交叉验证中常用的函数,功能是从样本中随机的按比例选取train data和testdata,形式为:

    X_train,X_test, y_train, y_test =

    cross_validation.train_test_split(train_data,train_target,test_size=0.4, random_state=0)

    • 参数解释

    train_data:所要划分的样本特征集

    train_target:所要划分的样本结果

    test_size:样本占比,如果是整数的话就是样本的数量

    random_state:是随机数的种子。

    随机数种子:其实就是该组随机数的编号,在需要重复试验的时候,保证得到一组一样的随机数。比如你每次都填1,其他参数一样的情况下你得到的随机数组是一样的。但填0或不填,每次都会不一样。

    随机数的产生取决于种子,随机数和种子之间的关系遵从以下两个规则:

    种子不同,产生不同的随机数;种子相同,即使实例不同也产生相同的随机数。

    • 示例

     

    fromsklearn.cross_validation import train_test_split
    train= loan_data.iloc[0: 55596, :]
    test= loan_data.iloc[55596:, :]
    # 避免过拟合,采用交叉验证,验证集占训练集20%,固定随机种子(random_state)
    train_X,test_X, train_y, test_y = train_test_split(train,
                                                       target,
                                                       test_size = 0.2,
                                                       random_state = 0)
    train_y= train_y['label']
    test_y= test_y['label']

     

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  • matlab中划分训练集和测试集

    千次阅读 2020-03-13 15:00:06
    文章目录导入文件划分数据集和测试集归一化处理 导入文件 划分数据集和测试集 train= [wine1(1:41,:);wine1(60:109,:);wine1(131:164,:)]; train_label= [wine1label(1:41);wine1label(60:109);wine1label...

    导入文件

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    划分数据集和测试集

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    train= [wine1(1:41,:);wine1(60:109,:);wine1(131:164,:)];
    train_label= [wine1label(1:41);wine1label(60:109);wine1label(131:164)];
    test= [wine1(42:59,:);wine1(110:130,:);wine1(165:178,:)];
    test_label= [wine1label(42:59);wine1label(110:130);wine1label(165:178)];

    归一化处理

    [mtrain,ntrain] = size(train);
    [mtest,ntest] = size(test);
    dataset = [train;test];
    [dataset_scale,ps] = mapminmax(dataset’,0,1);
    dataset_scale = dataset_scale’;
    train= dataset_scale(1:mtrain,:);
    test= dataset_scale( (mtrain+1):(mtrain+mtest),: );

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  • sklearn:随机划分训练集和测试集

    万次阅读 2017-05-25 11:06:51
    一、sklearn.model_selection.train_...随机划分训练集和测试集 官网文档: http://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.model_selection.train_test_split.html#sklearn.model_selection.train_test

    一、sklearn.model_selection.train_test_split

    作用:

    随机划分训练集和测试集  

    官网文档:

    http://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.model_selection.train_test_split.html#sklearn.model_selection.train_test_split

    一般形式:

    train_test_split是交叉验证中常用的函数,功能是从样本中随机的按比例选取train_data和test_data,

    形式为:

    X_train,X_test, y_train, y_test =  cross_validation.train_test_split(train_data,train_target,test_size=0.4, random_state=0) 

    参数解释:  

    train_data:所要划分的样本特征集;train_target:所要划分的样本结果;test_size:样本占比,如果是整数的话就是样本的数量;random_state:是随机数的种子。(随机数种子:其实就是该组随机数的编号,在需要重复试验的时候,保证得到一组一样的随机数。比如你每次都填1,其他参数一样的情况下你得到的随机数组是一样的。但填0或不填,每次都会不一样随机数的产生取决于种子,随机数和种子之间的关系遵从以下两个规则:种子不同,产生不同的随机数;种子相同,即使实例不同也产生相同的随机数。)


    二、sklearn.cross_validation模块

    cross validation的含义:

    对于原始数据我们要将其一部分分为train_data,一部分分为test_data。train_data用于训练,test_data用于测试准确率。在test_data上测试的结果叫做validation error。将一个算法作用于一个原始数据,我们不可能只做出随机的划分一次train_data和test_ data,然后得到一个validation error,就作为衡量这个算法好坏的标准。因为这样存在偶然性。我们必须好多次的随机的划分train data和test data,分别在其上面算出各自的validation error。这样就有一组validation error,根据这一组validation error,就可以较好的准确的衡量算法的好坏。 

    cross validation是在数据量有限的情况下的非常好的一个evaluate performance的方法。而对原始数据划分出train_data和test_data的方法有很多种,这也就造成了cross validation的方法有很多种。   

    (1)sklearn中的cross validation模块,最主要的函数是:sklearn.cross_validation.cross_val_score

    他的调用形式:

    scores = cross_validation.cross_val_score(clf, raw data, raw target, cv=5, score_func=None) 

    参数解释: 

    clf:不同的分类器,可以是任何的分类器。比如支持向量机分类器(clf = svm.SVC(kernel='linear', C=1))。 

    cv:代表不同的cross validation的方法了。如果cv是一个int数字的话,并且如果提供了raw target参数,那么就代表使StratifiedKFold分类方式,如果没有提供raw target参数,那么就代表使用KFold分类方式。

    cross_val_score函数的返回值就是对于每次不同的的划分raw_data时,在test_data上得到的分类的准确率。至于准确率的算法可以通过score_func参数指定,如果不指定的话,是用clf默认自带的准确率算法。 还有其他的一些参数不是很重要。

    (2)train_test_split 

    功能:

    从样本中随机的按比例选取train_data和test_data。

    调用形式:

    X_train, X_test, y_train, y_test = cross_validation.train_test_split(train_data, train_target, test_size=0.4, random_state=0) 

    参数解释:

    test_size是样本占比。如果是整数的话就是样本的数量。random_state是随机数的种子。不同的种子会造成不同的随机采样结果。相同的种子采样结果相同。

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  • 在进行机器学习常常需要处理的一个问题是划分测试集和训练集训练集用于训练模型,测试集则是根据训练集的训练结果来评判最终的训练效果。一般而言,测试集应该和训练集尽可能保持互斥~常用的数据集划分方法有一下...

    在进行机器学习常常需要处理的一个问题是划分测试集和训练集。训练集用于训练模型,测试集则是根据训练集的训练结果来评判最终的训练效果。一般而言,测试集应该和训练集尽可能保持互斥~常用的数据集划分方法有一下几种

    方法1:留出法

    直接将数据集D划分为两个互斥的集合。

    需要注意的问题:

    • 在划分的时候应该尽量保持数据分布的一致性。例如在分类任务中应该保持正负样本比例相近。
    • 划分存在多种方法,为得到合理的算法模型评估标准,应该进行多次数据集的划分。得到每次划分的数据集上的评估结果,取平均值作为评判模型优劣的标准。
    • 训练集不能太大:训练集太大会导致测试集偏小,评估的结果可能不太准确稳定。
    • 测试集不能太大:测试集太大会导致训练集偏小,训练出来的模型可能会完整数据集所需要的模型产生较大的偏差。

    方法2:交叉验证(cross-Validation)

    该方法先将数据集D划分为k个大小相似的互斥子集,每个子集在划分的时候应该保持数据分布的一致性,即从D中分层采样得到。然后进行k次训练,每次训练将k-1个子集的并集作为训练集,余下的作为测试集。这种方法有被成为“k折交叉验证(k-fold cross-validation)”。如果D.size() == k, 则该方法又被成为留一法(leave-one-out 简称LOO)。

    需要注意的问题

    • 划分数据集同样存在多种方法,为得到合理值。应该进行多次交叉验证,取评价指标的平均值作为最后的结果。

    方法3:自助法

    直接以自主采样法为基础,从中有放回的采样执行m次,得到包含m个样本的训练集。从未在训练集中出现的样本则作为测试样本放入测试集中。

    需要注意的问题

    • 自助法在数据集较小,难以有效划分训练集和测试集的时候比较有效。
    • 自助法改变了原有数据的分布,这样会引入估计误差。
    • 在数据量充足的时候尽量考虑用留出法或者交叉验证法
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  • 划分训练集和测试集和验证集

    千次阅读 2018-01-08 19:14:32
    划分训练集和测试集和验证集:import os import codecs import random random.seed(1229) data = [] with codecs.open('neg.txt', "r", encoding='utf-8', errors='ignore') as fdata: now = fdata.readlines() ...
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  • 利用sklearn划分训练集和测试集

    千次阅读 2018-06-06 15:03:39
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  • r语言中怎么划分训练集和测试集

    万次阅读 2017-02-25 10:59:51
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  • python划分训练集和测试集

    万次阅读 2018-03-16 15:36:12
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  • Sklearn 划分训练集和测试集

    千次阅读 2019-06-10 17:11:00
    数据集整体打乱后设置一个划分比例,比如 0.3,表示测试集和训练集的比例是 0.7:0.3,结合索引就分别能得到训练样本和标签的数量。 mark 因 Sklearn 中的 train_test_split 是向上取整,所以为了保持一致使用了向上...
  • 训练集和测试集划分方法

    万次阅读 2019-03-07 21:07:57
    答案是对D进行适当的处理,从中产生出训练集S和测试集T,下面介绍几种常见的方法。(内容来自西瓜书) 1.流出法 留出法(hold-out)直接将数据集D划分为两个互斥的集合,其中一个集合作为训练集S,另一个作为测试...
  • 数据集的训练集和测试集划分

    千次阅读 2018-12-07 18:05:21
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  • sklearn.model_selection中的train_test_split使用方法,分割数据集,划分训练集和测试集
  • Sklearn 随机划分训练集和测试集

    千次阅读 2018-06-25 21:07:10
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  • sklearn.model_selection.train_test_split随机划分训练集和测试集 可以点击 官方文档 查看 一般形式: train_test_split是交叉验证中常用的函数,功能是从样本中随机的按比例选取train data和testdata,形式为...
  • 例如划分训练集、测试集、验证集比例为 6:2:26: 2: 26:2:2, 代码如下: import pandas as pd """ 此脚本将数据集分为训练集和测试集和验证集 """ if __name__ == "__main__": data = pd.read_csv("corpus-...
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  • from如何把数据集划分训练集和测试集 - Liupeng_Wang - 博客园 https://www.cnblogs.com/liupeng-Wang/p/8823371.html(版权归原作者,自己留着学习,侵删)本文主要内容来自周志华《机器学习》本文中代码之前对...
  • 一、训练集和测试集 1.概念 我们训练机器学习模型,目的是使用已有数据来预测未知的数据,通常我们称模型对未知数据的预测...2. 使用sklearn划分训练集和测试集 from sklearn.model_selection import train_test...
  • 通常一个数据集合并没有划分为training set test set,而为了减少过拟合,就需要我们自己对数据进行划分索性写了一个python函数方便任何比例的划分,其中每个样本的选取是随机的(不重复选)"""...

空空如也

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划分训练集和测试集的方法