机器学习实战 之创建测试集

最新推荐文章于 2023-07-27 15:49:41 发布
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#python #numpy #机器学习 #深度学习 #数据分析

本文介绍了在机器学习项目中如何创建测试集，详细解析了利用标识符、hash函数和numpy方法划分数据的步骤，并提供了函数应用示例，包括使用行索引和地理位置作为ID的方法。

机器学习实战 基于Scikit-Learn和TensorFlow 之创建测试集

第二章端到端的机器学习项目 之 创建测试集

P53 用标识符来决定数据是否进入测试集

import hashlib  # 把任意长度的数据转换为一个长度固定的数据串
 
def test_set_check(identifier,test_ratio,hash):
    return hash(np.int64(identifier))
最低0.47元/天 解锁文章
获取预测模型在测试集中的错误样本及统计分析
BUG？不存在的！
06-09 811
在机器学习中，对模型进行评估和优化是非常重要的一环。其中，对模型在测试集中预测错误的数据样本进行统计和分析，有助于我们发现模型存在的问题和改进的方向。本文将介绍如何通过Python代码获取预测模型在测试集中预测错误的数据样本，并进行统计分析。最后，我们可以使用上一步获取到的错误样本索引，从测试集中获取对应的样本信息，并进行统计分析。通过以上步骤，我们就可以获取预测模型在测试集中预测错误的数据样本，并进行统计分析。接下来，我们需要使用加载好的模型对测试集进行预测，并与真实标签进行比较，得到预测错误的样本。
创建测试集
Lucid1024的博客
01-21 1087
标识符的创建，数据集的切分。
建立测试集
haithink的专栏
06-17 686
从数据集中 每个类别等比例 抽取 出图像 建立一个测试集 # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Mon Jun 17 17:51:18 2019 从TTKLight 中 提取出 测试集， 分割成两个数据集 这里只获取文件名， 然后使用 bash 命令进行 真正的 move @author: haithink """ imgPath = "E:\\Datas...
机器学习02-再识K邻近算法（自定义数据集训练及测试）
小海聊智造
07-27 1136
如果一个样本在特征空间中的k个最相似(即特征空间中最邻近)的样本中的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别。简单的说就是根据你的“邻居”来推断出你的类别。用个成语就是物以类聚为了避免每次都重新计算一遍距离，算法会把距离信息保存在一颗树里，在计算之前从树里查询距离信息，这样避免重新计算。其基本原理是如果A和B距离都很远，B和C距离很近，那么A和C的距离也很远。类比“二分查找”：给出一组数据：[9 1 4 7 2 5 0 3 8]，要查找8。如果挨个查找（线性扫描），那么将会把数据集都遍历一遍。
新建测试集
u011159607的博客
01-11 538
1.新建测试集   2.新建文件夹比如新建 folder1     3.新建用例 步骤： 1.点击右侧“+” 或者点击左侧边栏的“...”选择duplicate(复制用例） 2.选择请求方法get/post，输入url地址（如果是get则请求参数直接写在url后，用？连接，如果是post则请求添加在body中） 3.点击“save”，创建页面选择保存路径   po...
SciKit-Learn & TensorFlow与吴恩达机器学习双修笔记（4）——创建测试集
weixin_52675316的博客
09-07 295
本编者为机器学习的广大初学者之一，在机器学习实践此书以及吴恩达老师视频教育下，本人决定将其定期写成笔记（笔记更新进度与速度为学习进度与速度的四分之一），辅助自身学习的同时也来帮助和我一样对machine learning有强烈兴趣并想快速入门的兄弟姐妹们，有勘误的地方欢迎大家斧正。 ###本文默认兄弟姐妹们有良好的python基础（做做样子也行）,操作系统为windows###问题 我们都知道在选择一个机器学习模型之后应当有一个测试集对它进行测试，测试集通常是数据集的百分之二十。 在昨天代码...
机器学习实战（蜥蜴书第二版实战源码）
07-27
《机器学习实战（蜥蜴书第二版实战源码）》是一份珍贵的机器学习实操资源，它基于著名的机器学习教材《Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow》的第二版（俗称“蜥蜴书”），提供了与...
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Spark机器学习案例实战.pdf
07-25
这份文件是一本关于如何使用Spark进行机器学习的实战教材，其中涉及到了Spark的多个核心组件和概念，包括Spark MLlib库、SparkSession、DataFrame、Dataset等，这些都是进行大规模数据处理和构建机器学习应用不可或...
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03-30
本数据集来源于《机器学习实战》第七章，专注于集成方法的学习。集成方法是一种将多个弱预测器组合成一个强预测器的技术，例如bagging（自助采样集成）、boosting（提升算法）以及随机森林等。这些方法通过减少过...
机器学习实战入门
最新发布
11-17
具体流程包括创建工作区，下载数据，快速查看数据结构，创建测试集。发现和可视化数据以获得洞察力是重要的步骤，可以通过可视化地理数据、寻找相关性、尝试属性组合来实现。为机器学习算法准备数据涉及多个步骤，...
Katalon（自动化测试工具）教程--创建测试集Test Suites
q02233309的博客
06-30 1075
Test Suites(测试集)由一个或者多个Test Case组成。用于构建各种测试场景，并用于批量执行Test Case。 需要先创建好Test Case，可以点击下面链接查看如何创建Test Case https://mp.youkuaiyun.com/mp_blog/creation/editor/118369623 1.创建Test Suites 通过左侧菜单Test Suites->New->Test Suites，输入Test Suites name后保存即可创建成功 添加T..
python创建数据集_利用 python 在本地数据集创建训练集和测试集
weixin_39579468的博客
12-06 2422
根据自己的数据集，自动划分训练集、测试集举个栗子：已经分好的文件： origin 文件夹有三类数据：good，bad，m，每类文件夹包含不同数量的图片，如下： 需要生成数据集的文件： 结果：根据设置好的比例，划分数据集和测试集 完整代码：import randomimport osimport shutilimport globclass get_data_sets():'''input_addr...
python划分训练集和测试集_用python将一个数据文件分为训练集和测试集
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11-21 1573
#【导入相应的库（对数据库进行切分需要用到的库是sklearn.model_selection 中的 train_test_split）】import numpy as npfrom sklearn.model_selection import train_test_split#【首先，读取.CSV文件成矩阵的形式。】#若标签为浮点，直接使用下面一行即可#data = np.loadtxt(ope...
机器学习创建训练和测试集的方法
迪文的博客
01-26 3936
目录1.随机抽样方法手动分离数据集标识符法numpy 包 train_test_split2.分层抽样 1.随机抽样方法 手动分离数据集 以房价数据集为例 8:2的比例分配训练集和测试集 import numpy as np def split_train_test(data, test_ratio): # 数据集shape[0]长度的随机序列 np.random.seed（33） # 确保生成序列一致，保持每次生成数据集一直 indices = np.random.permutation(len(
Sklearn 与 TensorFlow 机器学习实用指南——第二章总结
yanying1113的博客
01-08 513
Sklearn 与 TensorFlow 机器学习实用指南——第二章总结1.使用真实的数据2.项目概述3.规划问题4.选择性能指标5.核实假设6.快速查看数据结构7.创建测试集合8.数据探索和可视化、发现规律9.为机器学习算法准备数据10.选择并训练模型11.使用交叉验证做更佳的评估12.模型微调13.分析最佳模型和它们的误差14.用测试集评估系统 本章主要讲解了一个完整的机器学习项目的构建过程，...
开发集和测试集
Jadelyw的博客
07-23 3441
1.1 数据同分布 当我们训练完成一个分类器，并想把它应用到实践的，可能遇到在训练的过程中效果很好，但是在实践的过程中效果非常差，这种情况说明我们训练分类器的数据集的分布和我们实践过程的数据的分布不同，导致算法的泛化能力很差。 开发集和测试集数据分布不同将会导致开发的系统在开发集上表现良好，但在测试集上却表现不佳。这种情况下解决方案就不那么明确了，此时可能存在以下一种或者多种情况： 1. 在...
np.load()报错
qq_43510828的博客
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py.load报错 我在练习的时候出现了如下报错，百度了一下，很多人说的numpy版本兼容问题，然后说什么降低numpy版本就OK，然后也有一句话就搞定的，就是直接加一句allow_pickle=True就搞定了，很方便。 解决方案（allow_pickle=True） data=np.load(’./国民经济核算季度数据.npz’,allow_pickle=True) data.files ...
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data = np.load("populations.npz", allow_pickle=True) feature_names = data["columns"] data = data["value"] 读入.npz的data的[]里面的字符串错误 用 for i in data print(i) 查看data的可用[]里面的字符串 修改后： data = np.load("...
机器学习下的几种创建测试集的方法
wang959512421的博客
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理论上，创建测试集很简单：只要随机挑选一些实例，一般是数据集的 20% 例如： import numpy as np def split_train_test(data, test_ratio): shuffled_indices = np.random.permutation(len(data)) test_set_size = int(len(data) * test_r...
机器学习实战训练数据集下载指南
资源摘要信息: 《机器学习实战笔记（蜥蜴书2版）》是一本深入浅出介绍机器学习实践应用的书籍。蜥蜴书通常指的是一系列以动物名称命名的电子书，这些书籍在IT和编程领域中颇具影响力。机器学习是人工智能的一个重要...
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