Tập dữ liệu python là gì?

Tầm quan trọng của việc phân tách dữ liệu

Học máy được giám sát là về việc tạo ra các mô hình ánh xạ chính xác mà các đầu vào đã cho (các biến độc lập hoặc dự đoán) cho các đầu ra đã cho (các biến phụ thuộc hoặc phản hồi). dự đoán) cho các đầu ra nhất định (biến phụ thuộc hoặc phản hồi)

Cách bạn đo lường mức độ chính xác của mô hình của bạn phụ thuộc vào loại vấn đề mà bạn đang cố gắng giải quyết. Trong phân tích hồi quy, bạn thường sử dụng hệ số xác định, lỗi bình phương trung bình gốc, lỗi tuyệt đối trung bình hoặc số lượng tương tự. Đối với các loại vấn đề, bạn thường áp dụng độ chính xác, độ chính xác, thu hồi, điểm F1 và các số liên quan duy nhất

Các giá trị có thể chấp nhận đã được đo lường chính xác độ thay đổi từ trường này sang trường khác. Bạn có thể tìm thấy những giải thích chi tiết từ bảng thống kê số liệu của Jim, Quora và nhiều tài nguyên khác

Điều quan trọng nhất cần hiểu là bạn thường cần đánh giá không thiên vị để sử dụng đúng các biện pháp này, đánh giá hiệu quả dự đoán của mô hình của bạn và xác nhận mô hình. đánh giá không thiên vị để sử dụng đúng các biện pháp này, đánh giá hiệu suất dự đoán của mô hình của bạn và xác thực mô hình

Điều này có nghĩa là bạn có thể đánh giá hiệu quả dự đoán của một mô hình với cùng một dữ liệu bạn đã sử dụng để đào tạo. Bạn cần đánh giá mô hình với dữ liệu mới đã được mô hình nhìn thấy trước đây. Bạn có thể thực hiện điều đó bằng cách phân tách bộ dữ liệu của bạn trước khi bạn sử dụng nó. dữ liệu mới mà mô hình chưa từng thấy trước đây. Bạn có thể thực hiện điều đó bằng cách tách tập dữ liệu của mình trước khi sử dụng

Điều kiện tiên quyết cho việc sử dụng $ conda install -c anaconda scikit-learn=0. 23 7

Bây giờ bạn đã hiểu sự cần thiết phải phân chia một bộ dữ liệu để thực hiện đánh giá mô hình không có vị trí và xác định thiếu hoặc quá mức, bạn đã sẵn sàng tìm hiểu cách phân chia bộ dữ liệu của riêng bạn

You will use version 0. 23,1 of Scikit-learning or

>>> import numpy as np
>>> from sklearn.model_selection import train_test_split

>>> import numpy as np
>>> from sklearn.model_selection import train_test_split

$ conda install -c anaconda scikit-learn=0.23

>>> import numpy as np
>>> from sklearn.model_selection import train_test_split

>>> import numpy as np
>>> from sklearn.model_selection import train_test_split

$ conda install -c anaconda scikit-learn=0.23

You could install

>>> import numpy as np
>>> from sklearn.model_selection import train_test_split

>>> import numpy as np
>>> from sklearn.model_selection import train_test_split

$ conda install -c anaconda scikit-learn=0.23

Nếu bạn sử dụng Anaconda, thì có lẽ bạn đã cài đặt nó. Tuy nhiên, nếu bạn muốn sử dụng một môi trường mới, hãy chắc chắn rằng phiên bản của bạn chỉ được định nghĩa hoặc sử dụng miniconda, thì bạn có thể cài đặt

>>> import numpy as np
>>> from sklearn.model_selection import train_test_split

>>> import numpy as np
>>> from sklearn.model_selection import train_test_split

$ conda install -c anaconda scikit-learn=0.23

Bạn cũng sẽ cần Numpy, nhưng bạn không được cài đặt riêng. Bạn sẽ nhận được nó cùng với

>>> import numpy as np
>>> from sklearn.model_selection import train_test_split

Áp dụng $ conda install -c anaconda scikit-learn=0. 23 7

You must enter

$ conda install -c anaconda scikit-learn=0.23

$ conda install -c anaconda scikit-learn=0.23

>>>

>>> import numpy as np
>>> from sklearn.model_selection import train_test_split

Bây giờ bạn đã nhập tất cả, bạn có thể sử dụng chúng để chia dữ liệu thành bộ đào tạo và bộ kiểm tra. Bạn sẽ phân chia đầu vào và bắt đầu ra cùng một lúc, với một cuộc gọi chức năng duy nhất

With

$ conda install -c anaconda scikit-learn=0.23

$ conda install -c anaconda scikit-learn=0.23

$ conda install -c anaconda scikit-learn=0.23

Trong các ứng dụng học máy được giám sát, bạn thường làm việc với hai chuỗi như vậy

1. A array two direction with input (

   $ conda install -c anaconda scikit-learn=0.23
   

   05)
2. Một mảng với đầu ra (______006)

$ conda install -c anaconda scikit-learn=0.23

• $ conda install -c anaconda scikit-learn=0.23
  

  48 is the number of size of the training file. Nếu bạn cung cấp

  $ conda install -c anaconda scikit-learn=0.23
  

  09, thì nó phải nằm giữa

  $ conda install -c anaconda scikit-learn=0.23
  

  00 và

  $ conda install -c anaconda scikit-learn=0.23
  

  01 và sẽ xác định Tỷ lệ hiệu lực của bộ dữ liệu được sử dụng để thử nghiệm. Nếu bạn cung cấp

  $ conda install -c anaconda scikit-learn=0.23
  

  02, thì nó sẽ đại diện cho tổng số mẫu đào tạo. Default value is

  $ conda install -c anaconda scikit-learn=0.23
  

  03. là số xác định kích thước của tập huấn luyện. Nếu bạn cung cấp _____009, thì nó phải nằm trong khoảng từ ____000 đến ______001 và sẽ xác định tỷ lệ của tập dữ liệu được sử dụng để thử nghiệm. Nếu bạn cung cấp ____002, thì nó sẽ đại diện cho tổng số mẫu đào tạo. Giá trị mặc định là

  $ conda install -c anaconda scikit-learn=0.23
  

  03

• $ conda install -c anaconda scikit-learn=0.23
  

  94 is the number of verify size of the check file. Nó rất giống với

  $ conda install -c anaconda scikit-learn=0.23
  

  08. Bạn nên cung cấp

  $ conda install -c anaconda scikit-learn=0.23
  

  08 hoặc

  $ conda install -c anaconda scikit-learn=0.23
  

  04. Nếu không được đưa ra, thì phần chia sẻ mặc định của bộ dữ liệu sẽ được sử dụng để thử nghiệm là

  $ conda install -c anaconda scikit-learn=0.23
  

  08 hoặc 25 phần trăm. là số xác định kích thước của bộ kiểm tra. Nó rất giống với

  $ conda install -c anaconda scikit-learn=0.23
  

  08. Bạn nên cung cấp ________ 008 hoặc ____ 004. Nếu không được cung cấp, thì phần chia sẻ mặc định của tập dữ liệu sẽ được sử dụng để thử nghiệm là

  $ conda install -c anaconda scikit-learn=0.23
  

  08 hoặc 25 phần trăm

• $ conda install -c anaconda scikit-learn=0.23
  

  99 là đối tượng kiểm tra ngẫu nhiên trong quá trình phân tách. Nó có thể là một

  $ conda install -c anaconda scikit-learn=0.23
  

  02 hoặc một ví dụ là

  >>> import numpy as np
  >>> from sklearn.model_selection import train_test_split
  

  01. Default value is

  $ conda install -c anaconda scikit-learn=0.23
  

  03. là đối tượng kiểm soát ngẫu nhiên hóa trong quá trình chia tách. Nó có thể là một_______002 hoặc một thể hiện của_______501. Giá trị mặc định là

  $ conda install -c anaconda scikit-learn=0.23
  

  03

• >>> import numpy as np
  >>> from sklearn.model_selection import train_test_split
  

  53 là đối tượng boolean (

  >>> import numpy as np
  >>> from sklearn.model_selection import train_test_split
  

  04 theo mặc định) xác định có nên trộn tệp dữ liệu trước khi áp dụng phân chia hay không. là đối tượng Boolean (

  >>> import numpy as np
  >>> from sklearn.model_selection import train_test_split
  

  04 theo mặc định) xác định xem có xáo trộn tập dữ liệu trước khi áp dụng phân tách hay không

• >>> import numpy as np
  >>> from sklearn.model_selection import train_test_split
  

  55 là một đối tượng giống như mảng, nếu không phải là

  $ conda install -c anaconda scikit-learn=0.23
  

  03, xác định cách sử dụng phân tách tầng. là một đối tượng giống như mảng, nếu không phải ______003, xác định cách sử dụng phân chia theo tầng

Bây giờ, time time to try split data. Bạn sẽ bắt đầu bằng cách tạo một bộ dữ liệu đơn giản để làm việc. Bộ dữ liệu sẽ chứa các đầu vào trong hai chiều mảng

$ conda install -c anaconda scikit-learn=0.23

$ conda install -c anaconda scikit-learn=0.23

>>>

$ conda install -c anaconda scikit-learn=0.23

>>> import numpy as np
>>> from sklearn.model_selection import train_test_split

Bây giờ bạn đã nhập tất cả, bạn có thể sử dụng chúng để chia dữ liệu thành bộ đào tạo và bộ kiểm tra. Bạn sẽ phân chia đầu vào và bắt đầu ra cùng một lúc, với một cuộc gọi chức năng duy nhất

>>>

>>> import numpy as np
>>> from sklearn.model_selection import train_test_split

>>> import numpy as np
>>> from sklearn.model_selection import train_test_split

1. Bây giờ bạn đã nhập tất cả, bạn có thể sử dụng chúng để chia dữ liệu thành bộ đào tạo và bộ kiểm tra. Bạn sẽ phân chia đầu vào và bắt đầu ra cùng một lúc, với một cuộc gọi chức năng duy nhất. Phần đào tạo của trình tự đầu tiên (______005)
2. With

   $ conda install -c anaconda scikit-learn=0.23
   

   7, bạn cần cung cấp các chuỗi mà bạn muốn chia cũng như bất kỳ đối số tùy chọn nào. Nó trả về một danh sách các mảng numpy, các chuỗi khác hoặc ma trận thưa thớt Scipy nếu thích hợp. Phần thử nghiệm của trình tự đầu tiên (

   $ conda install -c anaconda scikit-learn=0.23
   

   05)

3. $ conda install -c anaconda scikit-learn=0.23
   

   04 là chuỗi danh sách, mảng numpy, gấu trúc dữ liệu hoặc các đối tượng giống như mảng tương tự dữ liệu bạn muốn chia sẻ. Tất cả các đối tượng này giống nhau được tạo nên bộ dữ liệu và phải có cùng độ dài. Phần đào tạo của trình tự thứ hai (______006)
4. Trong các ứng dụng học máy được giám sát, bạn thường làm việc với hai chuỗi như vậy. Phần thử nghiệm của trình tự thứ hai (

   $ conda install -c anaconda scikit-learn=0.23
   

   06)

A array two dimensions with input (

$ conda install -c anaconda scikit-learn=0.23

An an array with head (

$ conda install -c anaconda scikit-learn=0.23

$ conda install -c anaconda scikit-learn=0.23

$ conda install -c anaconda scikit-learn=0.23

$ conda install -c anaconda scikit-learn=0.23

$ conda install -c anaconda scikit-learn=0.23

$ conda install -c anaconda scikit-learn=0.23

$ conda install -c anaconda scikit-learn=0.23

$ conda install -c anaconda scikit-learn=0.23

$ conda install -c anaconda scikit-learn=0.23

$ conda install -c anaconda scikit-learn=0.23

$ conda install -c anaconda scikit-learn=0.23

$ conda install -c anaconda scikit-learn=0.23

$ conda install -c anaconda scikit-learn=0.23

>>>

$ conda install -c anaconda scikit-learn=0.23

Với sự thay đổi này, bạn đã nhận được một kết quả khác với trước đây. Trước đó, bạn đã có một bộ đào tạo với chín mục và thử nghiệm với ba mục. Bây giờ, nhờ cuộc tranh luận

$ conda install -c anaconda scikit-learn=0.23

$ conda install -c anaconda scikit-learn=0.23

Có một sự khác biệt rất quan trọng hơn giữa hai ví dụ cuối cùng. Bây giờ bạn đã nhận được cùng một kết quả mỗi khi bạn chạy chức năng. Điều này là bạn đã cố định chương trình tạo ngẫu nhiên số với

>>> import numpy as np
>>> from sklearn.model_selection import train_test_split

Hình dưới đây để xem những gì diễn ra khi bạn gọi

$ conda install -c anaconda scikit-learn=0.23

Các mẫu dữ liệu được trộn ngẫu nhiên và sau đó chia thành các bộ đào tạo và kiểm tra theo kích thước bạn đã xác định

Bạn có thể thấy rằng

$ conda install -c anaconda scikit-learn=0.23

$ conda install -c anaconda scikit-learn=0.23

>>> import numpy as np
>>> from sklearn.model_selection import train_test_split

>>>

$ conda install -c anaconda scikit-learn=0.23

Bây giờ

$ conda install -c anaconda scikit-learn=0.23

$ conda install -c anaconda scikit-learn=0.23

$ conda install -c anaconda scikit-learn=0.23

Việc phân tách các tầng được mong muốn trong một số trường hợp, chẳng hạn như khi bạn phân loại một bộ dữ liệu mất cân bằng, một bộ dữ liệu có sự khác biệt đáng kể về số lượng mẫu thuộc về các lớp khác nhau. tập dữ liệu không cân bằng, tập dữ liệu có sự khác biệt đáng kể về số lượng mẫu thuộc các lớp khác nhau

Cuối cùng, bạn có thể tắt trộn dữ liệu và phân tách ngẫu nhiên với

>>> import numpy as np
>>> from sklearn.model_selection import train_test_split

>>>

>>> import numpy as np
>>> from sklearn.model_selection import train_test_split

Bây giờ bạn có một sự phân chia trong đó hai phần ba mẫu đầu tiên trong các mảng

$ conda install -c anaconda scikit-learn=0.23

$ conda install -c anaconda scikit-learn=0.23

Học máy được giám sát với $ conda install -c anaconda scikit-learn=0. 23 7

Now now, time to see

$ conda install -c anaconda scikit-learn=0.23

$ conda install -c anaconda scikit-learn=0.23

$ conda install -c anaconda scikit-learn=0.23

$ conda install -c anaconda scikit-learn=0.23

$ conda install -c anaconda scikit-learn=0.23

$ conda install -c anaconda scikit-learn=0.23

$ conda install -c anaconda scikit-learn=0.23

$ conda install -c anaconda scikit-learn=0.23

$ conda install -c anaconda scikit-learn=0.23

$ conda install -c anaconda scikit-learn=0.23

$ conda install -c anaconda scikit-learn=0.23

$ conda install -c anaconda scikit-learn=0.23

$ conda install -c anaconda scikit-learn=0.23

$ conda install -c anaconda scikit-learn=0.23

$ conda install -c anaconda scikit-learn=0.23

$ conda install -c anaconda scikit-learn=0.23

$ conda install -c anaconda scikit-learn=0.23

$ conda install -c anaconda scikit-learn=0.23

$ conda install -c anaconda scikit-learn=0.23

>>> import numpy as np
>>> from sklearn.model_selection import train_test_split

$ conda install -c anaconda scikit-learn=0.23

$ conda install -c anaconda scikit-learn=0.23

$ conda install -c anaconda scikit-learn=0.23

$ conda install -c anaconda scikit-learn=0.23

$ conda install -c anaconda scikit-learn=0.23

$ conda install -c anaconda scikit-learn=0.23

$ conda install -c anaconda scikit-learn=0.23

$ conda install -c anaconda scikit-learn=0.23

$ conda install -c anaconda scikit-learn=0.23

$ conda install -c anaconda scikit-learn=0.23

$ conda install -c anaconda scikit-learn=0.23

$ conda install -c anaconda scikit-learn=0.23

$ conda install -c anaconda scikit-learn=0.23

$ conda install -c anaconda scikit-learn=0.23

$ conda install -c anaconda scikit-learn=0.23

$ conda install -c anaconda scikit-learn=0.23

$ conda install -c anaconda scikit-learn=0.23

$ conda install -c anaconda scikit-learn=0.23

$ conda install -c anaconda scikit-learn=0.23

$ conda install -c anaconda scikit-learn=0.23

$ conda install -c anaconda scikit-learn=0.23

$ conda install -c anaconda scikit-learn=0.23

$ conda install -c anaconda scikit-learn=0.23

$ conda install -c anaconda scikit-learn=0.23

$ conda install -c anaconda scikit-learn=0.23

$ conda install -c anaconda scikit-learn=0.23

$ conda install -c anaconda scikit-learn=0.23

Các chức năng xác nhận khác nhau

Gói

>>> import numpy as np
>>> from sklearn.model_selection import train_test_split

• xác thực chéo
• Học đường
• Điều chỉnh siêu đồng tính

Xác thực chéo là một tập hợp các kỹ thuật kết hợp các biện pháp biện pháp về hiệu quả dự đoán để có được ước tính mô hình chính xác hơn

Một trong các phương pháp nhận dạng chéo được sử dụng rộng rãi là xác thực chéo K gấp K. Trong đó, bạn chia sẻ tệp dữ liệu của mình thành K (thường là năm hoặc mười) tập con, hoặc nếp gấp, có kích thước bằng nhau và sau đó thực hiện các quy trình đào tạo và kiểm tra một lần. Mỗi lần, bạn sử dụng một nếp gấp khác như bộ kiểm tra và tất cả các nếp gấp còn lại như tập huấn luyện. Điều này cung cấp các biện pháp biện pháp K về hiệu suất dự kiến ​​và sau đó bạn có thể phân tích quá trình biến đổi trung bình và quá trình phát triển của chúng. các nếp gấp, có kích thước bằng nhau và sau đó thực hiện quy trình huấn luyện và kiểm tra k lần. Mỗi lần, bạn sử dụng một nếp gấp khác làm tập kiểm tra và tất cả các nếp gấp còn lại làm tập huấn luyện. Điều này cung cấp k phép đo hiệu suất dự đoán và sau đó bạn có thể phân tích giá trị trung bình và độ lệch chuẩn của chúng

You can't verify cross with

$ conda install -c anaconda scikit-learn=0.23

$ conda install -c anaconda scikit-learn=0.23

$ conda install -c anaconda scikit-learn=0.23

>>> import numpy as np
>>> from sklearn.model_selection import train_test_split

Một đường công học tập, đôi khi được gọi là đường công đào tạo, cho thấy điểm dự đoán của bộ đào tạo và xác nhận phụ thuộc vào số lượng mẫu đào tạo. You can't use

$ conda install -c anaconda scikit-learn=0.23

Điều chỉnh siêu tham số, còn được gọi là siêu tham số tối ưu hóa, là quá trình xác định bộ siêu âm tốt nhất để xác định mô hình máy học của bạn.

>>> import numpy as np
>>> from sklearn.model_selection import train_test_split

$ conda install -c anaconda scikit-learn=0.23

$ conda install -c anaconda scikit-learn=0.23

$ conda install -c anaconda scikit-learn=0.23

Kết luận

Bây giờ bạn đã biết tại sao và làm thế nào để sử dụng

$ conda install -c anaconda scikit-learn=0.23

>>> import numpy as np
>>> from sklearn.model_selection import train_test_split

$ conda install -c anaconda scikit-learn=0.23

>>> import numpy as np
>>> from sklearn.model_selection import train_test_split

Trong hướng dẫn này, bạn đã học được cách

• Sử dụng

  $ conda install -c anaconda scikit-learn=0.23
  

  7 để được đào tạo và kiểm tra bộ

  $ conda install -c anaconda scikit-learn=0.23
  

  7 để nhận tập huấn luyện và kiểm tra
• Kiểm tra kích thước của các tập tin hợp nhất với các tham số

  $ conda install -c anaconda scikit-learn=0.23
  

  08 và

  $ conda install -c anaconda scikit-learn=0.23
  

  04

  $ conda install -c anaconda scikit-learn=0.23
  

  08 và

  $ conda install -c anaconda scikit-learn=0.23
  

  04
• Xác định tính ngẫu nhiên của các phân tách của bạn với tham số

  $ conda install -c anaconda scikit-learn=0.23
  

  09randomness của các phân tách của bạn với tham số

  $ conda install -c anaconda scikit-learn=0.23
  

  09
• Thu được phân tách tầng với tham số

  >>> import numpy as np
  >>> from sklearn.model_selection import train_test_split
  

  05phân tách phân tầng với tham số

  >>> import numpy as np
  >>> from sklearn.model_selection import train_test_split
  

  05
• Sử dụng

  $ conda install -c anaconda scikit-learn=0.23
  

  7 như một phần của các thủ tục học máy được giám sát giám sát thủ tục học máy

Bạn cũng đã thấy rằng mô-đun

>>> import numpy as np
>>> from sklearn.model_selection import train_test_split

Nếu bạn có câu hỏi hoặc nhận xét, sau đó xin vui lòng đặt chúng vào phần bình luận bên dưới