《从机器学习到深度学习》笔记（4）划分数据集
任何机器学习算法都是基于对已有数据集或环境的信息挖掘，要求将从现有数据学习得到的模型能够适配于未来的新数据。 1. 训练集（Training set）与测试集（Test set） 很自然的，在评估模型能力的时候需要采用与模型训练时不同的数据集，因此在训练模型之前需要将已有数据集划分成如图1-13的两...
机器学习笔记——数据集分割
在模型训练之前，要首先划分训练集与测试集，如何对原始数据集进行训练集与测试集的划分？训练集与测试集的比例各占多少？如何保证各自内部标签分布平衡都会影响模型训练的最终效果。 好在R和Python中有现成的数据集分割函数，避免手动写函数导致划分比例不合理、训练集与测试集的样本的结构与总体不均衡的问题。 ...
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