https://zhuanlan.zhihu.com/p/49991313 在将样本数据分成训练集和测试集的时候,应当谨慎地考虑一下是采用纯随机抽样,还是分层抽样. 通常,数据集如果足够大,纯随机抽样的方式,将样本数据分成两个子集是没有太大的问题. 如果不是,纯随机抽样肯可能会导致抽样数据偏差,影响训练效果,降低预测模型预测的准确性. 设想调查公司需要做1000份抽样调查,调查的问题和性别可能有较大的相关性.如果想让调查结果代表全国男性和女性对这些问题的看法,假设全国人口男女比例大致为60:40…

一.简介 在现实的机器学习任务中,我们往往是利用搜集到的尽可能多的样本集来输入算法进行训练,以尽可能高的精度为目标,但这里便出现一个问题,一是很多情况下我们不能说搜集到的样本集就能代表真实的全体,其分布也不一定就与真实的全体相同,但是有一点很明确,样本集数量越大则其接近真实全体的可能性也就越大:二是很多算法容易发生过拟合(overfitting),即其过度学习到训练集中一些比较特别的情况,使得其误认为训练集之外的其他集合也适用于这些规则,这使得我们训练好的算法在输入训练数据进行验证时结果非常好,…

1.背景     採样算法是机器学习中比較经常使用,也比較easy实现的(出去分层採样).经常使用的採样算法有下面几种(来自百度知道):     一.单纯随机抽样(simple random sampling) 将调查整体所有观察单位编号,再用抽签法或随机数字表随机抽取部分观察单位组成样本. 长处:操作简单,均数.率及对应的标准误计算简单. 缺点:整体较大时,难以一一编号. 二.系统抽样(systematic sampling) 又称机械抽样.等距抽样,即先将整体的观察单位按某一顺序号分成n个部…

每每以为攀得众山小,可.每每又切实来到起点,大牛们,缓缓脚步来俺笔记葩分享一下吧,please~ --------------------------- 本来转载于SAS随机抽样 在统计研究中,针对容量无限或者容量很大以至于无法直接对其进行研究的总体,都是通过从中抽取一部分个体作为研究对象,以考察总体的特征.被抽取的部分个体称为该总体的一个样本.从总体中抽取样本的过程,称为抽样. 抽样包括随机抽样和非随机抽样.非随机抽样是从总体中抽取指定的个体,具有主观意向性,这里不做讨论. 随机抽样是按照随机…

作者:王先荣 大约在两年前翻译了<随机抽样一致性算法RANSAC>,在文章的最后承诺写该算法的C#示例程序.可惜光阴似箭,转眼许久才写出来,实在抱歉.本文将使用随机抽样一致性算法来来检测直线和圆,并提供源代码下载. 一.RANSAC检测流程 在这里复述下RANSAC的检测流程,详细的过程见上一篇翻译文章: RANSAC算法的输入是一组观测数据,一个可以解释或者适应于观测数据的参数化模型,一些可信的参数.     RANSAC通过反复选择数据中的一组随机子集来达成目标.被选取的子集被假设为局内点…

本文翻译自维基百科,英文原文地址是:http://en.wikipedia.org/wiki/ransac,如果您英语不错,建议您直接查看原文. RANSAC是"RANdom SAmple Consensus(随机抽样一致)"的缩写.它可以从一组包含"局外点"的观测数据集中,通过迭代方式估计数学模型的参数.它是一种不确定的算法--它有一定的概率得出一个合理的结果:为了提高概率必须提高迭代次数.该算法最早由Fischler和Bolles于1981年提出. RANSAC…

train_test_split函数用于将数据划分为训练数据和测试数据. train_test_split是交叉验证中常用的函数,功能是从样本中随机的按比例选取train_data和test_data,形式为: X_train,X_test, y_train, y_test = train_test_split(train_data ,  train_target ,  test_size=0.4,   random_state=0) 参数解释:train_data:所要划分的样本特征集trai…

train_test_split 数据切分 格式: X_train,X_test, y_train, y_test =cross_validation.train_test_split(train_data,train_target,test_size=0.3, random_state=0) 参数解释:train_data:去除label的数据集!!!!train_target:label集合!!!!test_size:样本占比,如果是整数的话就是样本的数量random_state:是随机数的…

train_test_split函数用于将矩阵随机划分为训练子集和测试子集,并返回划分好的训练集测试集样本和训练集测试集标签. 格式: from sklearn.model_selection import train_test_split X_train,X_test, y_train, y_test =model_selection.train_test_split(train_data,train_target,test_size=0.3, random_state=0) 自己实现 def…

from sklearn.model_selecting import train_test_spilt() 参数stratify: 依据标签y,按原数据y中各类比例,分配给train和test,使得train和test中各类数据的比例与原数据集一样. 例如:A:B:C=1:2:3 split后,train和test中,都是A:B:C=1:2:3 将stratify=X就是按照X中的比例分配 将stratify=y就是按照y中的比例分配 一般都是=y http://scikit-learn.or…