Разделение данных для машинного обучения скачать в хорошем качестве

Разделение данных для машинного обучения

Разделение данных обеспечивает наличие независимых наборов для обучения, тестирования и валидации. Данные могут быть разделены на последовательные блоки с сохранением порядка (например, временные ряды) или с помощью случайного выбора (перемешивание). Перекрестная валидация демонстрирует эффект выбора чередующихся тестовых наборов. 0:00 Обучение, валидация, тестирование 2:04 Разделение DataFrame 3:05 Разделение по индексу 4:30 Разделение массива Numpy 7:49 Перекрестная валидация 15:50 Обзор 18:27 Обнаружение переобучения Тестовый набор предназначен для оценки соответствия модели независимо от обучения и для улучшения гиперпараметров без переобучения на обучающей выборке. В Scikit-learn есть функция разделения на обучающую и тестовую выборки с параметром test_size, который определяет долю, зарезервированную для тестирования. Машинное обучение для инженеров: https://apmonitor.com/pds Разделение данных: https://apmonitor.com/pds/index.php/M...