机器学习：数据集划分和采集

最新推荐文章于 2025-12-02 20:26:37 发布

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文章标签：机器学习人工智能机器学习-深度学习

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本文探讨了机器学习中数据集的划分和获取的重要性。数据集划分为训练、验证和测试集，用于模型训练、超参数调整和性能评估。介绍了数据集获取的多种方法，包括使用公开数据集、网络爬虫、API接口和数据生成，并提供了Python代码示例。

在机器学习中，数据集的划分和获取是非常关键的步骤。正确地划分数据集可以有效评估模型的性能，而准确地获取数据集则是构建高质量模型的基础。本文将详细介绍数据集划分和获取的一些常见方法，并提供相应的源代码示例。

数据集划分

数据集划分是将原始数据集分成训练集、验证集和测试集的过程。训练集用于模型的训练，验证集用于调整模型的超参数，测试集用于评估模型的性能。以下是一种常见的数据集划分方法：

import numpy as np
from sklearn.model_selection import train_test_split

# 假设我们有一个包含特征和标签的数据集
features = np.array(..

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机器学习中数据集的划分

hcxddd的博客

08-15

4万+

机器学习中数据集的划分

机器学习数据集读取和预处理

weixin_43788986的博客

09-18

2287

其二则是因为相比实用函数，sklearn中的评估器其实会有一个非常便捷的串联的功能，sklearn中提供了Pipeline工具能够对多个评估器进行串联进而组成一个机器学习流，从而简化模型在重复调用时候所需代码量，因此通过评估器的方法进行数据标准化，其实是一种更加通用的选择。在之前的内容中我们曾介绍了关于连续变量标准化和归一化的相关内容，对连续变量而言，标准化可以消除量纲影响并且加快梯度下降的迭代效率，而归一化则能够对每条数据进行进行范数单位化处理，我们可以通过下面的内容进行标准化和归一化相关内容回顾。

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机器学习——数据划分

qq_41566819的博客

12-18

3902

在机器学习中，通常将数据集划分为训练集和测试集。训练集用于训练数据，生成机器学习模型；测试集用于评估学习模型的泛化性能和有效程度。

机器学习系列-数据拆分和结果评价

xmh8023的博客

11-17

3437

1.数据集分类 机器学习中的数据分为训练数据集、验证数据集和测试数据集。通常，在训练有监督的机器学习模型的时候，会将数据划分为训练集、验证集合测试集，划分比例一般为0.6:0.2:0.2。对原始数据进行三个集合的划分，是为了能够选出效果（可以理解为准确率）最好的、泛化能力最佳的模型。训练集（Training set）作用是用来拟合模型，通过设置分类器的超参数，训练分类模型。后续结合验...

为什么将数据集拆分

weixin_73639838的博客

09-17

834

1. **引入多样性**：数据集拆分允许在训练期间引入更多的多样性。通过对每个拆分应用不同的数据增强方法，可以生成多个版本的训练样本，这些样本在视觉特征、纹理、光照等方面略有不同。通过在多个拆分上应用不同的增强方法，可以使模型更难以受到对抗攻击，因为攻击者难以生成适用于所有数据增强版本的对抗样本。通过在不同的数据增强版本上进行训练，可以平衡模型在不同数据样本之间的训练过程，减少梯度爆炸或消失等问题。2. **提高鲁棒性**：多样性的训练数据可以提高模型的鲁棒性。num_splits将数据集拆分。

0023-pytorch入门-读取自己的数据集并进行分类脚本

左手coding，右手cooking

01-19

328

# -*- coding: utf-8 -*- # @Time : 2021/1/19 12:06 # @Author : Johnson from __future__ import print_function, division import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim from torch.optim import lr_scheduler from torch.autograd import Varia

机器学习：数据集划分和获取

心如花木，皆向阳而生。

12-16

1890

数据集划分前提：机器学习就是从数据中自动分析获得规律，并利用规律对未知数据进行预测。换句话说，我们的模型一定是要经过样本数据对其进行训练，才可以对未知数据进行预测的。问题：我们得到数据后，是否将数据全部用来训练模型呢？当然不是！因为我们如果模型（数据的规律）都是从数据中得来的，那么该模型的性能评估如何进行呢？还是基于对原先的数据进行预测吗？可想不是的，如果模型对原先的数据进行预测，由于模型（数据的规律）本来就是从该数据中获取的，所以预测的精度几乎会是百分之百。所以想要评估模型的好坏，需要使用一组

机器学习：数据的划分和介绍

qq_45315982的博客

11-29

1183

数据集划分 机器学习一般的数据集会划分为两个部分：训练数据：用于训练，构建模型测试数据：在模型检验时使用，用于评估模型是否有效 sklearn数据集划分API：sklearn.model_selection.train_test_split -sklearn.datasets 加载获取流行数据集 -datasets.load_*() 获取小规模数据集，数据包含在datasets里 -datas...

机器学习之数据预处理（一）

2302_76756558的博客

08-18

1142

数据预处理是机器学习流程中至关重要的一步，直接影响模型性能。，包括处理缺失值、异常值、标准化特征、编码类别变量等。

datasets:机器学习数据集

03-14

总结，"datasets:机器学习数据集"是一个核心概念，它是推动机器学习发展的重要组成部分。理解和处理好数据集，有助于我们构建更强大、更准确的机器学习模型，解决现实世界中的各种问题。而"datasets-main"这样的结构...

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06-03

此外，数据集可能还包含了标注信息，例如裂缝的位置、长度和宽度，或者路面状况的等级划分。这些标注对于机器学习和计算机视觉算法的训练至关重要，可以帮助算法更准确地识别和评估路面状况。通过使用这样的数据集，...

数据集：机器学习数据集

02-14

总结来说，"数据集：机器学习数据集"涵盖了从数据获取、预处理、使用到评估的全过程，它是机器学习模型的基石，直接影响到模型的性能和实用性。在实际应用中，理解和有效地利用数据集是提升模型准确性和解决实际问题...

关于机器学习需要的数据集_MachineData.zip

09-16

一些知名的机器学习数据集资源库包括Kaggle、UCI机器学习库、Google Dataset Search等。这些平台的数据集不仅用于学术研究，也被广泛应用于工业界的产品开发和优化中。此外，随着开源文化的兴起，许多组织和个人也...

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02-08

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【模式识别与机器学习（18）】关联规则深入浅出教程