Публикации по теме 'train-test-split'
Различные способы обучения тестовых сплитов (часть 1: использование Scikit Learn)
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: Вытащите y
Шаг 3: Тренировка тестового сплита
from sklearn.model_selection import train_test_split
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size = 0.2, random_state = 2)
О докторе Элвине Анге
Доктор Элвин Анг получил степень доктора философии, магистра и бакалавра в NTU,..
Важность перекрестной проверки в машинном обучении
Объяснение, почему машинному обучению нужна перекрестная проверка и как это делается в Python
Метод перекрестной проверки используется для тестирования обученных моделей машинного обучения и для независимой оценки их производительности. Для этого базовый набор данных делится на обучающие данные и тестовые данные. Однако затем точность модели рассчитывается исключительно на наборе тестовых данных, чтобы оценить, насколько хорошо модель реагирует на данные, которые еще не были..
Reel vs Real: обучение модели
Обучение модели для обнаружения фейковых новостей включает в себя процесс обучения модели машинного обучения для изучения закономерностей и прогнозирования подлинности новостных статей. Первым шагом является получение помеченного набора данных новостных статей, где каждая статья связана с бинарной меткой, указывающей, является ли она реальной или поддельной новостью. Затем данные предварительно обрабатываются путем очистки и нормализации текста, удаления ненужной информации и..
Разделение данных для оценки модели
Пора вернуться к основам. Разделение данных, или разделение на тест-поезд, является такой базовой концепцией, что мы иногда забываем о его важности.
Разделение данных, или обычно известное как разделение на поезд-тест, представляет собой разделение данных на подмножества для раздельного обучения и оценки модели.
В 2017 году исследовательская группа из Стэнфорда под руководством Эндрю Нга опубликовала статью об алгоритме обнаружения пневмонии с помощью рентгеновского снимка грудной..
Хулио подпевает - разгадывая перекрестную проверку.
Хулио подпевает - разгадывая перекрестную проверку.
Перекрестная проверка - это основная концепция машинного обучения, которая используется в каждом упражнении по моделированию. Хулио понял, что корни этого широко практикуемого упражнения кроются в базовой логике во время игры в пение.
Был теплый вечер пятницы, и Хулио был со всеми своими друзьями. С холодным пивом в руке и коробкой из-под пиццы на центральном столе все друзья вспоминали « старые добрые времена ». Они говорили о..
Техника разделения данных для любой модели машинного обучения
Цель разделения данных на разные категории - избежать переобучения
Это короткая 4-минутная статья, чтобы познакомить вас, ребята, с техникой разделения данных и ее важностью в практических проектах.
С этической точки зрения предлагается разделить ваш набор данных на три части, чтобы избежать переобучения и смещения выбора модели, называемого -
Учебный набор (должен быть самым большим набором) Набор для перекрестной проверки, набор для разработки или набор для разработчиков Набор..
Предварительная обработка данных в машинном обучении
Предварительная обработка данных является неотъемлемым этапом машинного обучения, поскольку качество данных и полезная информация, которая может быть получена из них, напрямую влияет на способность нашей модели к обучению; поэтому чрезвычайно важно, чтобы мы предварительно обработали наши данные, прежде чем вводить их в нашу модель.
Каждый раз, когда вы создаете модель машинного обучения, у вас всегда есть предварительная обработка, над которой нужно работать. Таким образом, модель..
