Публикации по теме 'train-test-split'


Различные способы обучения тестовых сплитов (часть 3: использование .Sample и .Index)
с Python доктора Элвина Анга https://www.alvinang.sg/s/Various_Ways_of_Train_Test_Splits_with_Python_by_Dr_Alvin_Ang-1.ipynb Шаг 1. Введите набор данных Шаг 2: Тренировка тестового сплита X_train = df.sample(frac=0.7, random_state = 0) y_train = X_train.pop(‘MEDV’) X_test = df.drop(X_train.index) y_test = X_test.pop(‘MEDV’) О докторе Элвине Анге Доктор Элвин Анг получил степень доктора философии, магистра и бакалавра в NTU, Сингапур. Ранее он был..
Как работает перекрестная проверка в продуктах данных
В современном мире компании придают наибольшее значение цифровой трансформации, чтобы выжить в конкурентной среде. Использование данных для получения информации и прогнозов на будущее играет решающую роль, помогая компаниям принимать обоснованные решения на основе данных. На данный момент было бы правильно определить данные как сегодняшнее золото. Таким образом, ясно видно, что большая часть инвестиций делается в этой области, и мы также можем понять это по количеству предприятий,..
В этом блоге я расскажу об оценке модели.
В этом блоге я расскажу об оценке модели. Итак, приступим. Цель регрессии - построить модель для точного прогнозирования неизвестного случая. Для этого мы должны выполнить оценку регрессии после построения модели. Я представлю и рассмотрю два типа оценочных подходов, которые можно использовать для достижения этой цели. Эти подходы Обучайте и тестируйте на одном наборе данных Сплит поезд / тест. Мы поговорим о каждой из них, а также о плюсах и минусах использования каждой из этих..
Оценка даты доставки
Оценка даты доставки Технические проблемы, с которыми вы можете столкнуться, имея дело с зависящей от времени и динамически меняющейся средой. В Dell мы делаем все возможное, чтобы предоставить нашим клиентам отличное обслуживание. Это также относится к соблюдению сроков поставки нашей продукции. Предоставить клиенту точную предполагаемую дату доставки - непростая задача в сложной цепочке поставок. Команды цепочки поставок в крупных организациях могут быть крупными и сильно..
Работа со случайными и усиленными выборочными данными при перекрестной проверке
Работа с данными расширенной выборки при перекрестной проверке Реализация перекрестной проверки на Python для расширенных выборочных данных, чтобы предотвратить утечку данных и переоценку производительности вашей модели. В этой статье рассказывается о перекрестной проверке для данных стратегии выборки с повышением частоты дискретизации и реализации на Python. Усиленная выборка часто используется для нацеливания на метки класса меньшинства в (сильно) несбалансированных наборах..
Как разделить обучающую и тестовую выборки?
Библиотеки Scikit, настроенные для создания моделей машинного обучения, есть библиотека под названием «Выбор модели», из этой импортной библиотеки «train_test_split», с помощью которой можно легко разделить данный набор данных на наборы данных для обучения и тестирования в различных пропорциях. Так почему же требуется разделение, верно? Когда какой-либо набор данных, с которым вы работаете над моделью, хочет обучить данные, в таких сценариях вы, очевидно, разделяете набор данных на..
Наборы для обучения, проверки и тестирования в машинном обучении
Как вы должны разделить свои данные для вашего проекта ML? Обучающий набор Мы используем этот образец, чтобы подогнать модель Модель машинного обучения видит и извлекает уроки из этих данных. Аналогия: учитель учит студентов решать длинные деления. Проверочный набор Используется для оценки соответствия модели и настройки гиперпараметров модели . Становится предвзятой оценкой, поскольку модель неоднократно видит эти данные и настраивает модель на основе этих данных...