train-test-split

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与上sklearn数据分割的随机状态参数的问题

当我寻找sklearn文档中的任意通态参数，这就是我发现： random_state：int或RandomState 伪随机数生成器状态用于随机抽样。 我不太明白它是什么。 不同分类器的准确性会根据我在随机状态参数上编写的数字而显着变化。这是为什么？我应该设置哪个号码？ 这是我第一次参加机器学习项目。

python machine-learning scikit-learn train-test-split 2017-03-24

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为什么我的模型与来自train_test_split的测试数据无关，而与新数据无关？

我是机器学习的新手。 我有一个连续的数据集。我正在尝试使用几个功能对目标标签进行建模。我利用train_test_split函数来分离列车和测试数据。我正在训练，并使用下面的代码测试模型： X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2) model = Sequential() model.ad

python machine-learning neural-network regression train-test-split 2017-10-17

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scikit-learn错误：y中人口最少的类只有1个成员

我试图通过使用scikit-learn中的train_test_split函数将我的数据集分成一个训练集和一个测试集，但是我收到此错误： In [1]: y.iloc[:,0].value_counts() Out[1]: M2 38 M1 35 M4 29 M5 15 M0 15 M3 15 In [2]: xtrain, xtest, ytrain, ytest = trai

python scikit-learn train-test-split 2017-04-03

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单数组数组（<function train at 0x7f3a311320d0>，dtype = object）不能被认为是有效的集合

不知道如何解决。任何帮助非常感谢。我看到THI Vectorization: Not a valid collection但不知道如果我的理解低于这个 train = df1.iloc[:,[4,6]] target =df1.iloc[:,[0]] def train(classifier, X, y): X_train, X_test, y_tra

scikit-learn pipeline train-test-split 2017-04-05

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为什么ShuffleSplit比train_test_split更多/更少随机（with random_state = None）？

考虑以下两个选项介绍： #!/usr/bin/env python3 # -*- coding: utf-8 -*- #sklearn.__version__ 17.1 #python --version 3.5.2, Anaconda 4.1.1 (64-bit) #ipdb> TypeError: __init__() got an unexpected keyword argum

python scikit-learn cross-validation sklearn-pandas train-test-split 2016-11-08

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从加载的arff文件创建列车和测试变量

我想执行多标签分类。 A有一个我加载的arff格式的数据集。但是，我现在不知道如何将导入数据转换为X和y向量，以便应用sklearn/train_test_split。 我怎样才能得到X和Y？ data, meta = scipy.io.arff.loadarff('../yeast-train.arff') df = pd.DataFrame(data) #Get X, y X, y =

python arff multilabel-classification train-test-split 2017-09-05

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使用ImageDataGenerator时Keras分离火车测试集

我有一个包含图像子文件夹（根据标签）的目录。我想在Keras中使用ImageDataGenerator时将这些数据分解为火车和测试集。尽管keras中的model.fit（）具有用于指定拆分的参数validation_split，但我无法在model.fit_generator（）中找到相同的结果。怎么做 ？ train_datagen = ImageDataGenerator(rescale=1

keras train-test-split 2017-02-24

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将分区数据集拆分为训练和测试（训练数据每个类有200个示例）

我有一个5类数据。每班有大约1000,1200,1500,1900,2000个样本。我想在训练数据中有200个每个类的例子。其他样品将成为测试数据。也就是说，训练数据将包括每个类别中的[200,200,200,200,200,200]个样本，测试数据将由每个类别中的[800,1000,1300,1700,1800]样本组成。 我们如何在Python中做到这一点？是否有任何预定义的方法/包在Pyth

python machine-learning split scikit-learn train-test-split 2017-07-26

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ValueError：错误的输入形状（60，4）虹膜数据集train_test_split

当使用train_test_split for iris时，我收到输入形状错误。我不明白为什么。我测试了其他数据集。 train_test_split应该处理这个形状。有什么建议么？谢谢 # Decision Tree Classifier from sklearn import datasets from sklearn import metrics from sklearn.tree i

input shape train-test-split 2017-03-04

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如何使用scikit得到结果auc

嗨，我想结合火车/测试拆分与交叉验证，并在auc中得到结果。 我的第一个方法是我得到它，但具有准确性。 # split data into train+validation set and test set X_trainval, X_test, y_trainval, y_test = train_test_split(dataset.data, dataset.target) # spli

python-3.x scikit-learn cross-validation train-test-split 2017-01-20

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