train-test-split

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使用ImageDataGenerator時Keras分離火車測試集

我有一個包含圖像子文件夾（根據標籤）的目錄。我想在Keras中使用ImageDataGenerator時將這些數據分解爲火車和測試集。儘管keras中的model.fit（）具有用於指定拆分的參數validation_split，但我無法在model.fit_generator（）中找到相同的結果。怎麼做 ？ train_datagen = ImageDataGenerator(rescale=1

keras train-test-split 2017-02-24

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ValueError：錯誤的輸入形狀（60，4）虹膜數據集train_test_split

當使用train_test_split for iris時，我收到輸入形狀錯誤。我不明白爲什麼。我測試了其他數據集。 train_test_split應該處理這個形狀。有什麼建議麼？謝謝 # Decision Tree Classifier from sklearn import datasets from sklearn import metrics from sklearn.tree i

input shape train-test-split 2017-03-04

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如何使用scikit得到結果auc

嗨，我想結合火車/測試拆分與交叉驗證，並在auc中得到結果。 我的第一個方法是我得到它，但具有準確性。 # split data into train+validation set and test set X_trainval, X_test, y_trainval, y_test = train_test_split(dataset.data, dataset.target) # spli

python-3.x scikit-learn cross-validation train-test-split 2017-01-20

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與上sklearn數據分割的隨機狀態參數的問題

當我尋找sklearn文檔中的任意通態參數，這就是我發現： random_state：int或RandomState 僞隨機數生成器狀態用於隨機抽樣。 我不太明白它是什麼。 不同分類器的準確性會根據我在隨機狀態參數上編寫的數字而顯着變化。這是爲什麼？我應該設置哪個號碼？ 這是我第一次參加機器學習項目。

python machine-learning scikit-learn train-test-split 2017-03-24

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爲什麼我的模型與來自train_test_split的測試數據無關，而與新數據無關？

我是機器學習的新手。 我有一個連續的數據集。我正在嘗試使用幾個功能對目標標籤進行建模。我利用train_test_split函數來分離列車和測試數據。我正在訓練，並使用下面的代碼測試模型： X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2) model = Sequential() model.ad

python machine-learning neural-network regression train-test-split 2017-10-17

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scikit-learn錯誤：y中人口最少的類只有1個成員

我試圖通過使用scikit-learn中的train_test_split函數將我的數據集分成一個訓練集和一個測試集，但是我收到此錯誤： In [1]: y.iloc[:,0].value_counts() Out[1]: M2 38 M1 35 M4 29 M5 15 M0 15 M3 15 In [2]: xtrain, xtest, ytrain, ytest = trai

python scikit-learn train-test-split 2017-04-03

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單數組數組（<function train at 0x7f3a311320d0>，dtype = object）不能被認爲是有效的集合

不知道如何解決。任何幫助非常感謝。我看到THI Vectorization: Not a valid collection但不知道如果我的理解低於這個 train = df1.iloc[:,[4,6]] target =df1.iloc[:,[0]] def train(classifier, X, y): X_train, X_test, y_tra

scikit-learn pipeline train-test-split 2017-04-05

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爲什麼ShuffleSplit比train_test_split更多/更少隨機（with random_state = None）？

考慮以下兩個選項介紹： #!/usr/bin/env python3 # -*- coding: utf-8 -*- #sklearn.__version__ 17.1 #python --version 3.5.2, Anaconda 4.1.1 (64-bit) #ipdb> TypeError: __init__() got an unexpected keyword argum

python scikit-learn cross-validation sklearn-pandas train-test-split 2016-11-08

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從加載的arff文件創建列車和測試變量

我想執行多標籤分類。 A有一個我加載的arff格式的數據集。但是，我現在不知道如何將導入數據轉換爲X和y向量，以便應用sklearn/train_test_split。 我怎樣才能得到X和Y？ data, meta = scipy.io.arff.loadarff('../yeast-train.arff') df = pd.DataFrame(data) #Get X, y X, y =

python arff multilabel-classification train-test-split 2017-09-05

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將分區數據集拆分爲訓練和測試（訓練數據每個類有200個示例）

我有一個5類數據。每班有大約1000,1200,1500,1900,2000個樣本。我想在訓練數據中有200個每個類的例子。其他樣品將成爲測試數據。也就是說，訓練數據將包括每個類別中的[200,200,200,200,200,200]個樣本，測試數據將由每個類別中的[800,1000,1300,1700,1800]樣本組成。 我們如何在Python中做到這一點？是否有任何預定義的方法/包在Pyth

python machine-learning split scikit-learn train-test-split 2017-07-26

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