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如何解决Nameerror:在不降级scikit-learn 0.22版本的train_test_split中未定义名称'n'的问题?
我正在做情绪分析,并使用scikit学习train_test_split函数。但是我得到了Nameerror:即使我已经定义了'n',也 -
如何对单列使用分层
我在这个数据人员中非常新。这就是为什么,我可能不确定我该写什么。我试图表达我的问题尽可能简 -
如何基于sklearn中的列值拆分数据
我有一个包含以下各列的数据文件 “客户”, 'calibrat'-校准样品= 1;验证样本= 0; '搅动', 'churndep -
无需替换即可随机抽样,同时保持表格数据的自然顺序
我的时间序列数据并没有单调增加,因此根本就不需要调用sort / shuffle。 我想随机抽取n%的数据 -
在实践中何时使用验证集
在实践中,我仍然对使用训练,验证和测试集感到有些困惑,因为通常我只将训练/测试集中的任何一个 -
机器学习模型Python的最优化拆分中的列不同
我正在训练机器学习模型以便预测建筑价格。 其中一列是建筑物所在的城市。我有很多城市 <p -
如果y_test数据是预测结果,如何查看实际结果?
我正在尝试建立一个混淆矩阵,以确定我的模型的表现如何。我将模型分为x和y测试和训练集,但是,为 -
关于用于机器学习的train_test_split的思考
我刚刚注意到,很多人甚至在处理丢失的数据之前就倾向于使用train_test_split,似乎他们在一开始就将数 -
train_test_split和StratifiedShuffleSplit中的stratify参数
在sklearn的<code>stratify</code>函数中使用<code>train_test_split</code>参数与<code>StratifiedShuffleSplit</code>函数有什么 -
TypeError:传递了无效的参数:{'n_samples':16000}
我正在尝试使用scikit Learn软件包中的train_test_split,但参数遇到问题。 这是我的代码 <pre><code>files = gl -
如何不使用功能train_test_split将数据分为测试和训练?
我目前正在进行时间序列预测,因此我必须将数据分为训练集和测试集。 (将前70%的数据包含在训练 -
TPOT:TPOTRegressor显示名称错误
这是我正在运行的有关<strong> TPOTRegressor </strong>的代码。 <pre><code>from tpot import TPOTRegressor from sklearn.d -
将大数据集拆分为分层的部分(10个部分),仅使用其中的一部分来训练和测试数据
我有一个包含400万行的大型数据集,在其上运行算法需要花费大量时间。我如何将数据分层分成10个相等 -
基于组变量训练Test Split sklearn
我的X如下: 编辑1: <pre><code>Unique ID. Exp start date. Value. Status. 001 01/01/2020. 4000. Clo -
列车测试拆分后对不平衡数据的欠采样
我是机器学习的新手,目前正在处理数据不平衡的项目。 我想使用随机欠采样来平衡数据。 我很困惑, -
如何以简单明了的方式将数据集正确分为训练验证测试集? 我的问题是:
我有一个包含<code>100</code>个样本的数据集,我想分别将其分为Train Validate和Test的<code>75%</code>,<code>25%</c -
深度学习:为何在拆分为训练/有效/测试之前对数据进行混洗很重要的原因
我正在构建具有特定时间窗口的无状态<code>LSTM</code>,以预测时间序列价格图表。由于它是无状态的,因 -
如何基于python中的权重和偏差获取预测值
<strong>我正在尝试使用X(trainT)函数使用X_trainT和X_testT预测测试和训练数据的输出。我收到以下列出的 -
对R(Ranger)中的因子变量具有不同级别的同一测试集数据的不同预测
我有一个训练数据<code>train</code>,其中<code>distance</code>和<code>dest_zip_code</code>作为预测变量来预测<code>del -
使用列车测试拆分的尺寸问题
<pre class="lang-py prettyprint-override"><code>from sklearn.model_selection import train_test_split predictors=data.drop(['target' -
数据子集的分层拆分
我的整体数据集大小为10,000。我知道我可以使用分层拆分来创建训练和测试集,然后可以运行两次(第 -
ValueError:找到样本数量不一致的输入变量:[60792,17]
这是我的代码: <pre><code>X = dataset.iloc[:,:-1].values.reshape(-1,1) y = dataset.iloc[:,-1].values.reshape(-1,1) labelenco -
训练和测试数据集中的组之间保持相同的比率
对于一个机器学习项目,我想将我的数据分为训练集和测试集,以保持特定组中各部分之间的一致性。 -
如何确保来自特定组的所有样本在sklearn cross_val_predict中的训练/测试中都在一起?
我有一个数据框,其中每个样本都属于一个组。例如: <pre><code>df = a b c group 1 1 2 G1 1 6 1 G1 -
numpy拆分数组,无需复制
我有一张非常大的图像数组(多个GB),并想使用numpy进行拆分。这是我的代码: <pre><code>images = ... # -
使用ImageDataGenerator和流程训练和测试拆分集
我正在尝试使用增强来建立网络。 首先我将ImageDataGenerator与validate_split = 0.2。一起使用 <pre><code> -
面对IndexError:只有整数,切片(`:`),省略号(`...`),numpy.newaxis(`None`)和整数或布尔数组才是有效索引
我一直在研究链接预测问题,在该问题中,必须将数据集(一个numpy数组)解析并存储到另一个numpy数组 -
sklearn train_test_split混乱
我在运行代码时遇到错误。可能是什么错误? <pre><code>X = [['Item_Identifier', 'Item_Weight', ' -
train_test_split中的random_state是否会影响模型的实际性能?
我明白了为什么每个random_state的模型得分都不同,但是确实希望最高得分和最低得分(从random_state 0-100 -
找到样本数量不一致的输入变量:[799996,199999]
我要分割一个df,为什么它会在X_train和X_test中给出不一致的样本数(如果那是错误的意思)? <pre><cod