别再瞎分数据集！100-Days-Of-ML-Code教你3行代码搞定模型评估
项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/10/100-Days-Of-ML-Code 还在为机器学习模型过拟合而头疼吗？100-Days-Of-ML-Code项目提供了最简单实用的数据集划分解决方案，让你轻松掌握模型评估的核心技巧。这个开源项目通过100天的机器学习实战，帮助初学者系统掌握从数据预处理到模型部署的完整流程。
🎯 为什么数据集划分如此重要？
数据集划分是机器学习中最基础也是最关键的一步。正确的划分能够帮助我们：
- 避免过拟合：防止模型在训练数据上表现良好，但在新数据上表现糟糕
- 客观评估模型：用未见过的数据测试模型真实性能
- 优化模型参数：通过验证集调整超参数
📊 数据预处理完整流程
100-Days-Of-ML-Code项目的数据预处理包含6个核心步骤，其中第5步就是数据集划分。整个流程从数据导入到特征标准化，为模型训练做好充分准备。
🚀 3行代码搞定数据集划分
在Code/Day 1_Data PreProcessing.md中，我们可以看到简洁高效的实现：
from sklearn.cross_validation import train_test_split
X_train, X_test, Y_train, Y_test = train_test_split(X, Y, test_size=0.2, random_state=0)
核心参数解析
- test_size=0.2：20%的数据作为测试集，这是业界常用的比例
- random_state=0：设置随机种子，确保每次划分结果一致
- X, Y：特征矩阵和目标变量
📈 多种机器学习算法的数据集划分
100-Days-Of-ML-Code项目在多个算法中都应用了相同的数据集划分方法：
- 线性回归：Code/Day2_Simple_Linear_Regression.md
- 逻辑回归：Code/Day 6 Logistic Regression.md
- K近邻算法：Code/Day 11 K-NN.md
- 支持向量机：Code/Day 13 SVM.md
- 决策树：Code/Day 25 Decision Tree.md
- 随机森林：Code/Day 34 Random_Forest.md
💡 实用技巧与最佳实践
1. 选择合适的测试集比例
- 小数据集：建议使用15-20%作为测试集
- 大数据集：可以使用5-10%作为测试集
- 交叉验证：对于数据量特别少的情况
2. 随机种子的重要性
设置random_state参数可以确保实验结果的可重复性，这在团队协作和论文复现中尤为重要。
🎉 开始你的机器学习之旅
通过100-Days-Of-ML-Code项目，你不仅能够掌握数据集划分的技巧，还能系统学习各种机器学习算法的实现。项目提供了完整的datasets/Data.csv数据集，让你可以立即动手实践。
记住，正确的数据集划分是构建可靠机器学习模型的第一步。现在就开始使用这个简单有效的方法，让你的模型评估更加科学准确！
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
