在上一篇关于Python中的线性回归的文章之后,我想再写一篇关于训练测试分割和交叉验证的文章.在数据科学和数据分析领域中,这两个概念经常被用作防止或最小化过度拟合的工具.我会解释当使用统计模型时,通常将模型拟合在训练集上,以便对未被训练的数据进行预测. 在统计学和机器学习领域中,我们通常把数据分成两个子集:训练数据和测试数据,并且把模型拟合到训练数据上,以便对测试数据进行预测.当做到这一点时,可能会发生两种情况:模型的过度拟合或欠拟合.我们不希望出现这两种情况,因为这会影响模型的可预测性.我们有

主要内容: 1.十折交叉验证 2.混淆矩阵 3.K近邻 4.python实现 一.十折交叉验证 前面提到了数据集分为训练集和测试集,训练集用来训练模型,而测试集用来测试模型的好坏,那么单一的测试是否就能很好的衡量一个模型的性能呢? 答案自然是否定的,单一的测试集具有偶然性和随机性.因此本文介绍一种衡量模型(比如分类器)性能的方法——十折交叉验证(10-fold cross validation) 什么是十折交叉验证? 假设有个数据集,需要建立一个分类器,如何验证分类器的性能呢? 将数据集随机均为

机器学习 数据挖掘 数据集划分 训练集 验证集 测试集 Q:如何将数据集划分为测试数据集和训练数据集? A:three ways: 1.像sklearn一样,提供一个将数据集切分成训练集和测试集的函数: 默认是把数据集的75%作为训练集,把数据集的25%作为测试集. 2.交叉验证(一般取十折交叉验证:10-fold cross validation) k个子集,每个子集均做一次测试集,其余的作为训练集. 交叉验证重复k次,每次选择一个子集作为测试集,并将k次的平均交叉验证识别正确率作为结果. 3

1.交叉验证 交叉验证(Cross validation),交叉验证用于防止模型过于复杂而引起的过拟合.有时亦称循环估计, 是一种统计学上将数据样本切割成较小子集的实用方法. 于是可以先在一个子集上做分析, 而其它子集则用来做后续对此分析的确认及验证. 一开始的子集被称为训练集.而其它的子集则被称为验证集或测试集. 交叉验证是一种评估统计分析.机器学习算法对独立于训练数据的数据集的泛化能力(generalize).交叉验证一般要尽量满足: 1)训练集的比例要足够多,一般大于一半2)训练集和测试集

S折交叉验证(S-fold cross validation) 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 仅为个人观点,欢迎讨论 参考文献 https://blog.csdn.net/aliceyangxi1987/article/details/73532651 李航-统计学习方法 https://blog.csdn.net/jasonding1354/article/details/50562513 知乎问题 引用<统计学习方法> S折交叉验证 首先随机地将已给数据切分为S个

机器学习十大算法 之 kNN(一) 最近在学习机器学习领域的十大经典算法,先从kNN开始吧. 简介 kNN是一种有监督学习方法,它的思想很简单,对于一个未分类的样本来说,通过距离它最近的k个"邻居",来判断这个样本的类别.kNN也是一种lazy learning(不知道中文是啥)技术,训练代价小.分类代价大.算法的要点有四个: 训练集 k的取值 距离的衡量方式 决定未知样本类别的方式 尽管kNN理解和实现起来都很简单,但是在某些应用上仍然有较好的表现.Cover和Hart指出,在一些合

机器学习的发展可以追溯到1959年,有着丰富的历史.这个领域也正在以前所未有的速度进化.在之前的一篇文章中,我们讨论过为什么通用人工智能领域即将要爆发.有兴趣入坑ML的小伙伴不要拖延了,时不我待! 在今年秋季开始准备博士项目的时候,我已经精选了一些有关机器学习和NLP的优质网络资源.一般我会找一个有意思的教程或者视频,再由此找到三四个,甚至更多的教程或者视频.猛回头,发现标收藏夹又多了20个资源待我学习(推荐提升效率工具Tab Bundler). 找到超过25个有关ML的"小抄"后,我

10折交叉验证 我们构建一个分类器,输入为运动员的身高.体重,输出为其从事的体育项目-体操.田径或篮球. 一旦构建了分类器,我们就可能有兴趣回答类似下述的问题: . 该分类器的精确率怎么样? . 该分类器到底有多好? . 和其他分类器相比较,该分类器表现如何? 我们把每个数据集分成两个子集 - 一个用于构建分类器,该数据集称为训练集(training set) - 另一个数据集用于评估分类器,该数据集称为测试集(test set) 训练集和测试集是数据挖掘中的常用术语. 下面以近邻算法为例来解释

git:https://github.com/linyi0604/MachineLearning 如何确定一个模型应该使用哪种参数? k折交叉验证: 将样本分成k份 每次取其中一份做测试数据 其他做训练数据 一共进行k次训练和测试 用这种方式 充分利用样本数据,评估模型在样本上的表现情况 网格搜索: 一种暴力枚举搜索方法 对模型参数列举出集中可能, 对所有列举出的可能组合进行模型评估 从而找到最好的模型参数 并行搜索: 由于每一种参数组合互相是独立不影响的 所有可以开启多线程进行网格搜索 这种方

      10-fold cross-validation,用来测试算法准确性.是常用的测试方法.将数据集分成十份,轮流将其中9份作为训练数据,1份作为测试数据,进行试验.每次试验都会得出相应的正确率(或差错率).10次的结果的正确率(或差错率)的平均值作为对算法精度的估计,一般还需要进行多次10折交叉验证(例如10次10折交叉验证),再求其均值,作为对算法准确性的估计.       之所以选择将数据集分为10份,是因为通过利用大量数据集.使用不同学习技术进行的大量试验,表明10折是获得最好误

本篇博客代码来自于<动手学深度学习>pytorch版,也是代码较多,解释较少的一篇.不过好多方法在我以前的博客都有提,所以这次没提.还有一个原因是,这篇博客的代码,只要好好看看肯定能看懂(前提是python语法大概了解),这是我不加很多解释的重要原因. K折交叉验证实现 def get_k_fold_data(k, i, X, y): # 返回第i折交叉验证时所需要的训练和验证数据,分开放,X_train为训练数据,X_valid为验证数据 assert k > 1 fold_size

自己也是刚刚入门.. 没脸把自己的代码放上去,先用别人的. 加上自己的解析,挺全面的,希望有用. import re import pandas as pd import numpy as np from sklearn.metrics import roc_auc_score from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB as M

计算机开放电子书汇总(包括二十多本python相关的图书教程) https://github.com/it-ebooks/it-ebooks-archive 这个汇总包含了各种计算机相关的开放图书和文档的链接,请自取所需. →__→另外光收集这类资源并没有什么卵用,喜欢收集学习资源但是并没有进行学习的肯定不只我一个:) 技术不会平白因为收集资源而进步,吸取教训哦. 初学python的话,建议选择一本python3的教程进行学习.

机器学习十大算法之KNN算法 前段时间一直在搞tkinter,机器学习荒废了一阵子.如今想重新写一个,发现遇到不少问题,不过最终还是解决了.希望与大家共同进步. 闲话少说,进入正题. KNN算法也称最近邻居算法,是一种分类算法. 算法的基本思想:假设已存在一个数据集,数据集有多个数值属性和一个标签属性,输入一个新数据,求新数据的标签. 步骤如下: 先将新数据拷贝n份,形成一个新的数据集: 逐行计算新数据集与原数据集的距离: 按距离长度排序后,统计前K个数据里,那个标签出现的次数最多,新数据就标记

K折交叉验证时使用: KFold(n_split, shuffle, random_state) 参数:n_split:要划分的折数 shuffle: 每次都进行shuffle,测试集中折数的总和就是训练集的个数 random_state:随机状态 from sklearn.model_selection import KFold kf = KFold(5, True, 10) X, Y = loda_data('./data.txt') for train_index, test_index

简介 前置声明:本专栏的所有文章皆为本人学习时所做笔记而整理成篇,转载需授权且需注明文章来源,禁止商业用途,仅供学习交流.(欢迎大家提供宝贵的意见,共同进步) 正文: 机器学习,顾名思义,就是研究计算机如何学习和模拟人类的行为,并根据已学得的知识对该行为进行增强和改进. 举例来说,假设邮箱收到了一封新邮件,通常我们可以通过邮件里是否含有广告.不相关信息以及乱码等特征,人为的来判断这封邮件是否是一封垃圾邮件. 如上述可知,机器学习模拟人类的行为,所以它同样依据这些邮件内容的特征来判断一封邮件是否是

编辑 | MingMing 尽管机器学习的历史可以追溯到1959年,但目前,这个领域正以前所未有的速度发展.最近,我一直在网上寻找关于机器学习和NLP各方面的好资源,为了帮助到和我有相同需求的人,我整理了一份迄今为止我发现的最好的教程内容列表. 通过教程中的简介内容讲述一个概念.避免了包括书籍章节涵盖范围广,以及研究论文在教学理念上做的不好的特点. 我把这篇文章分成四个部分:机器学习.NLP.Python和数学. 每个部分中都包含了一些主题文章,但是由于材料巨大,每个部分不可能包含所有可能的主题

第三百七十节,Python分布式爬虫打造搜索引擎Scrapy精讲—elasticsearch(搜索引擎)用Django实现搜索结果分页 逻辑处理函数 计算搜索耗时 在开始搜索前:start_time = datetime.now()获取当前时间 在搜索结束后:end_time = datetime.now()获取当前时间 last_time = (end_time-start_time).total_seconds()结束时间减去开始时间等于用时,转换成秒 from django.shortcu

第三百六十八节,Python分布式爬虫打造搜索引擎Scrapy精讲—用Django实现搜索的自动补全功能 elasticsearch(搜索引擎)提供了自动补全接口 官方说明:https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/search-suggesters-completion.html 1.创建搜索自动补全字段suggest 自动补全需要用到一个字段名称为suggest类型为Completion类型的一个字段 所以

第三百六十三节,Python分布式爬虫打造搜索引擎Scrapy精讲—elasticsearch(搜索引擎)的mget和bulk批量操作 注意:前面讲到的各种操作都是一次http请求操作一条数据,如果想要操作多条数据就会产生多次请求,所以就有了mget和bulk批量操作,mget和bulk批量操作是一次请求可以操作多条数据 1.mget批量操作(查询) 批量操作(同一个索引同一个表里的批量查询) 说明: #mget批量操作(同一个表里的批量查询) GET _mget { "docs":[

第三百六十节,Python分布式爬虫打造搜索引擎Scrapy精讲—elasticsearch(搜索引擎)的基本概念 elasticsearch的基本概念 1.集群:一个或者多个节点组织在一起 2.节点:一个节点是集群中的一个服务器,由一个名字来标识,默认是一个随机的漫微角色的名字 3.分片:将索引(相当于数据库)划分为多份的能力,允许水平分割和扩展,对个分片响应请求,提供性能和吞吐量 3.副本:创建分片的一份或者多份的能力(相当于备份),在一个节点失败其余节点可以顶上 elasticsearch