测试集和训练集同一个被试
@阮庾5673：训练集和测试集有什么区别 -
邴安19384224157…… 训练集用于建立模型,测试集评估模型的预测等能力.随机选出一些数据作为模型(训练集),发现其规律,然后把3588个数据剩下的部分作为一个类似模型(就叫测试集),计算检测这个模型的规律与训练集的误差等,从而确定这个规律是否正确. 测试集和训练集在数学,化学建模计算领域中都要应用到
@阮庾5673：测试集和训练集是什么意思?一道关于统计的数学建模题目中有一问这样说的:“将已给定的3588个数据随机分成测试集和训练集,使用测试集重新讨论上... - 作业帮
邴安19384224157…… [答案] 训练集用于建立模型,测试集评估模型的预测等能力.随机选出一些数据作为模型(训练集),发现其规律,然后把3588个数据剩下的部分作为一个类似模型(就叫测试集),计算检测这个模型的规律与训练集的误差等,从而确定这个规律是否正确. ...
@阮庾5673：关于matalb,PCA降维,应该训练集、测试集一起降维再提取呢,还是单独降维提取呢?有什么影响吗? -
邴安19384224157…… 训练集和测试集一起降维再提取.
@阮庾5673：spss二元逻辑回归的时不用区分训练集和测试集吗? -
邴安19384224157…… 可以区分的,而且建议尽量要区分 但是有的时候也不会这么严谨的
@阮庾5673：svm交叉验证是把数据集分成10份还是训练集分成10份 -
邴安19384224157…… 你说的应该是10折交叉验证,是指把数据集分成10份. 机器学习中k折交叉验证是指将数据集分成k份(可以随机切分,也可以按时间切分,但需要确保训练集和测试集同分布),然后,选择一份作为测试集,剩下的k-1份作为训练集,训练完模型后计算一下损失值;接着换另一份作为测试集,剩下的k-1份作为训练集,再训练一个模型,计算一下损失值;类似这样依次选择每一份作为测试集;最后将不同测试集对应的损失值求平均,就得到了最终的模型评价指标.
@阮庾5673：测试数据集 和验证数据集 之间的区别 -
邴安19384224157…… 我不太明白你的意思,但是我做神经网络或者其他数据数据分析时.只需要将数据分成两部分,即训练集和测试集,我想你说的测试集和验证集应该是一个意思.都是用来验证由训练集构建的数学模型.
@阮庾5673：基于weka的中文文本分类,现在问题是,测试集的属性和训练集的属性一样,只是顺序不同,怎么解决? 急!
邴安19384224157…… 就用测试集好了,然后再在其中划分一部分做测试集,另一部分做训练集.
@阮庾5673：R语言Knn算法中的训练集和测试集必须各占一半吗 -
邴安19384224157…… 这个不一定.之所以要分训练集和测试集是因为怕过度拟合(overfitting),所以需要一个测试集来检验确定 你建立的模型并不只是适合于这一组数据.我一般都是70%训练集30%测试集.当然,得看数据量有多大,以及复杂程度.只要训练集>=测试集,就不会错,但好不好得具体分析.如果数据量在1000以下的话,最好是k折交叉验证(基本上只要不是特别复杂的数据,都推荐k折交叉验证).如果要是数据量大于10万的话,最好考虑80:20甚至90:10.
@阮庾5673：如何构建训练集和测试集 成什么比例 -
邴安19384224157…… 分开训练集、测试集 然后,对训练集寻优,构建好决策函数 然后用测试集验证准确率,达到满足需要准确率后,就可以拿新数据分类啦~
@阮庾5673：我有40个样本,怎么用matlab编写代码用交叉验证的留一法将样本集分为训练集和测试集,给出程序必有重赏! -
邴安19384224157…… 别误导新人,是依次选择1个样本作为测试集,剩下的39个样本作为训练集,计算测试集的正确率,重复40次后,把40次的结果取平均,计算出来的才是测试的准确率
邴安19384224157…… 训练集用于建立模型,测试集评估模型的预测等能力.随机选出一些数据作为模型(训练集),发现其规律,然后把3588个数据剩下的部分作为一个类似模型(就叫测试集),计算检测这个模型的规律与训练集的误差等,从而确定这个规律是否正确. 测试集和训练集在数学,化学建模计算领域中都要应用到
@阮庾5673：测试集和训练集是什么意思?一道关于统计的数学建模题目中有一问这样说的:“将已给定的3588个数据随机分成测试集和训练集,使用测试集重新讨论上... - 作业帮
邴安19384224157…… [答案] 训练集用于建立模型,测试集评估模型的预测等能力.随机选出一些数据作为模型(训练集),发现其规律,然后把3588个数据剩下的部分作为一个类似模型(就叫测试集),计算检测这个模型的规律与训练集的误差等,从而确定这个规律是否正确. ...
@阮庾5673：关于matalb,PCA降维,应该训练集、测试集一起降维再提取呢,还是单独降维提取呢?有什么影响吗? -
邴安19384224157…… 训练集和测试集一起降维再提取.
@阮庾5673：spss二元逻辑回归的时不用区分训练集和测试集吗? -
邴安19384224157…… 可以区分的,而且建议尽量要区分 但是有的时候也不会这么严谨的
@阮庾5673：svm交叉验证是把数据集分成10份还是训练集分成10份 -
邴安19384224157…… 你说的应该是10折交叉验证,是指把数据集分成10份. 机器学习中k折交叉验证是指将数据集分成k份(可以随机切分,也可以按时间切分,但需要确保训练集和测试集同分布),然后,选择一份作为测试集,剩下的k-1份作为训练集,训练完模型后计算一下损失值;接着换另一份作为测试集,剩下的k-1份作为训练集,再训练一个模型,计算一下损失值;类似这样依次选择每一份作为测试集;最后将不同测试集对应的损失值求平均,就得到了最终的模型评价指标.
@阮庾5673：测试数据集 和验证数据集 之间的区别 -
邴安19384224157…… 我不太明白你的意思,但是我做神经网络或者其他数据数据分析时.只需要将数据分成两部分,即训练集和测试集,我想你说的测试集和验证集应该是一个意思.都是用来验证由训练集构建的数学模型.
@阮庾5673：基于weka的中文文本分类,现在问题是,测试集的属性和训练集的属性一样,只是顺序不同,怎么解决? 急!
邴安19384224157…… 就用测试集好了,然后再在其中划分一部分做测试集,另一部分做训练集.
@阮庾5673：R语言Knn算法中的训练集和测试集必须各占一半吗 -
邴安19384224157…… 这个不一定.之所以要分训练集和测试集是因为怕过度拟合(overfitting),所以需要一个测试集来检验确定 你建立的模型并不只是适合于这一组数据.我一般都是70%训练集30%测试集.当然,得看数据量有多大,以及复杂程度.只要训练集>=测试集,就不会错,但好不好得具体分析.如果数据量在1000以下的话,最好是k折交叉验证(基本上只要不是特别复杂的数据,都推荐k折交叉验证).如果要是数据量大于10万的话,最好考虑80:20甚至90:10.
@阮庾5673：如何构建训练集和测试集 成什么比例 -
邴安19384224157…… 分开训练集、测试集 然后,对训练集寻优,构建好决策函数 然后用测试集验证准确率,达到满足需要准确率后,就可以拿新数据分类啦~
@阮庾5673：我有40个样本,怎么用matlab编写代码用交叉验证的留一法将样本集分为训练集和测试集,给出程序必有重赏! -
邴安19384224157…… 别误导新人,是依次选择1个样本作为测试集,剩下的39个样本作为训练集,计算测试集的正确率,重复40次后,把40次的结果取平均,计算出来的才是测试的准确率
