1樓：天羅網
按一定比例劃分為訓練集和測試集。
這種方法也稱為保留法。我們通常取-5比例切分，直接將資料隨機劃分為訓練集和測試集，然後使用訓練集來生成模型，再用測試集來測試模型的正確率和誤差，以驗證模型的有效性。
在驗證集上計算出來的最後評估指標與原始分組有很大關係。
交叉驗證一般採用k折交叉驗證，即，往往k取為10。在這種資料集劃分法中，我們將資料集劃分為k個子集， 每個子集均做一次測試集，每次將其餘的作為訓練集 。在交叉驗證時，我們重複訓練k次，每次選擇乙個子集作敬燃為測試集，並將k次的平均交叉驗證的正確率作為最終的結果。
k越大，bias越小。variance越大
最後，我們要說說k的選取。事實上，和開頭給出的文章裡的部分內容一樣，k的選取是乙個bias和variance的trade-off。
k越大，每次投入的訓練集的資料越多，模型的bias越小。但是k越大，又意味著每一次選取的訓練集之前的相關性越大（考慮最極端的例亮穗虛子，當k=n，也就是在loocv裡，每次都訓練資料幾乎是一樣的）。而這種大相關性會導致最終的test error具有更大的variance。
一般來說，根據經驗我們一般選擇k=5或10。
不管是 holdout檢驗還是交叉檢驗，都是基於劃分訓練集和測試集的方法進行模型評估的。然而族衡，當樣本規模比較小時，將樣本集進行劃分會讓訓練集進一步減小，這可能會影響模型訓練效果。有沒有能維持訓練集樣本規模的驗證方法呢？
自助法可以比較好地解決這個問題。自助法是基於自助取樣法的檢驗方法。對於總數為n的樣本集合， 進行n次有放回的隨機抽樣，得到大小為n的訓練集。
n次取樣過程中，有的樣本會被重複取樣，有的樣本沒有被抽出過，將這些沒有被抽出的樣本作為驗證集，進行模型驗證 ，這就是自助法的驗證過程。
2樓：giulia最靚的仔
劃分訓練集和測試集是在機器學習中很常見的乙個步驟，它可以幫助我們評估模型的效能。以下是一些常見的方法：
隨機劃分：將資料集隨機劃分為亂或訓練集和測試集。通常，我們會將資料集的大部分用於訓練，而將一小部分用於測試，比如將資料集劃分為80%的訓練集和20%的測試集。
分層抽樣：如果資料集中的某個屬性（例如標籤）很重要，那麼我們需要確保訓練集和測試集中鬥陪扒都包含該屬性的各種可能性。這種情況下，我們可以使用分層抽樣方法，確保訓練集和測試集中的每個類別都有足夠的樣本。
時間序列劃分：對於時間序列資料，我們可以按照時間順序劃分資料集。通常，我們會將前一部分的資料用於訓練，而將後一部分的資料用於測試，以模擬模型在未來的應用情況。
k-fold 交叉驗證：將資料集分成 k 個子集，然後進行 k 次訓練和測試，每次使用其中乙個子集作為測試集，剩餘的 k-1 個子集空昌作為訓練集。最終，將 k 次測試結果的平均值作為模型的效能指標。
資料集的型別有哪幾類
3樓：
摘要。親您好，很高興為您服務。1.
資料集都包含型別主要包括三大類記錄資料，基於圖形的資料，有序資料。在記錄資料中比較具有代表性的包括資料矩陣，文件資料，事務資料基於圖形的資料主要包含網路資料和生物分子結構資料，有序資料主要是包含持續資料和序列資料。
親您好，很高興為您服務。1.資料集搭早仿都包含型別主要包知纖括三大類記錄資料，基於圖形的資料，有序資料。
在記錄資料中比較具有代表性的包括資料矩陣，文件資料，事務資料基於圖形的資料主要包含網路資料和生物分子結構資料，有序資料主要睜答是包含持續資料和序列資料。
大資料是乙個資料集合，包括三類資料： （1）結構化資料，如企業用的人事系統、財務系統、erp系統，這些系統中的資料都是結構化的； （2）半結構化資料，伏茄如電子郵件、用windows處理的文字、在網上看到的新聞； （3）非結構化擾鎮資料，如感測器、移動終端、社交網路產生的資料。缺李察。
怎樣區分總體與資料集？
4樓：網友
總體：包含所研究的全部個體（資料）的集合。
樣本：從總體中抽取出來的，作為總體的代表，由部分單位組成的集合體。
例如考察某廠生產的燈泡的使用壽命，該廠生產的所有燈泡的使用壽命為總體，每個燈泡的使用壽命為乙個個體，從總體中抽取若干個體（100個）燈泡做實驗，這100個燈泡就是樣本。」 總體和樣本關係：1)樣本的單位必須取自總體；2) 乙個總體可以抽取多個樣本；3)確保樣本的客觀性與代表性。
統計量： 是統計理論中用來對資料進行分析、檢驗的變數。從樣本推斷整體性質，我們通常是通過統計量來推斷的，比如上面這個例子我們通過計算100個燈泡的使用壽命平均值推斷總體這個工廠生產出燈泡的使用壽命長短。
常見的統計量有：樣本均值、樣本方差、樣本矩、樣本k階中心距、樣本偏度、樣本峰度等。
分佈：在統計分組的基礎上，將總體中的所有單位按組歸類局罩弊整理，形成總體單位在各組間的分佈。常見的分佈型別有：t分佈、f分佈、卡方分佈。
假設檢驗（單側檢驗和雙側檢驗）：又稱悶行統計假設檢驗，是用來判斷樣本與樣本、樣本與總體的差異是由抽樣誤差引起還是本質差別造成桐族的統計推斷方法。對應不同應用場景，服從不同分佈形式，對應不同檢驗：
t檢驗、f檢驗、卡方檢驗等。
這裡先說一下如何提出假設，這裡分單側檢驗和雙側檢驗。
舉例：考慮某工廠袋裝鹽的重量（服從正態分佈），總體均值為。
第ⅰ類錯誤和第 ii 類錯誤。
第ⅰ類錯誤（alpha類錯誤）：原假設是正確的，但拒絕了原假設（棄真）
第 ii 類錯誤（beta類錯誤）：原假設是錯誤的，但沒有拒絕原假設（存偽）
以上棄真，存偽都是從原假設出發的。放棄原假設就可能發生」棄真接受原假設有可能「存偽
這裡我們舉個簡單的例子說明這個問題，假設我們從某個指標一組檢測結果判斷某個人是否是肝病病人。原假設：健康人，備擇假設：
肝病病人。那麼，當這組資料表明應該拒絕原假設，那麼，我們可能會犯第ⅰ類錯誤，將健康人誤診為肝病病人（圖中黃色部分）。但是如果我們接受了原假設，認為該人為健康人，我們有可能會犯第ii類錯誤，將肝病病人認為是健康人（圖中紅色部分）,因為有一部分肝病病人該指標的表現和正常人類似，從資料無法判斷。
什麼是資料集
5樓：福喜
資料集，又稱為資料集、資料集合或資料集合，是指一種由資料所組成的集合。
data set（或dataset）是乙個資料的集合，通常以**形式出現。每一列代表乙個特定變數。每一行都對應於某一成員的資料集的問題。
它列出的價值觀為每乙個變數，如身高和體重的乙個物體或價值的隨機數。每個數值被稱為資料資料。對應於行數，該資料集的資料可能包括乙個或多個成員。
什麼是資料集
6樓：匿名使用者
資料集，又稱為資料集基穗、資料集合。
或資料集合，是一種由資料所組成的集合。
data set（或搏坦卜dataset）是乙個資料的集合，通常以**形式出現。每一列代表乙個特定變數。每一行都對應於某一成員的資料集的問題。
它列出的價值觀為每乙個變數，如身高和體重的信滑乙個物體或價值的隨機數。
每個數值被稱為資料資料。對應於行數，該資料集的資料可能包括乙個或多個成員。
資料庫實體集和實體型的區別，資料庫 三個實體型之間的多對多聯絡和兩兩之間的三個多對多聯絡有什麼區別
1 描述的物件不同 實體型 entity type 描述的是具有相同屬性的實體必然的特徵，例如學生 學號，性別，出生年月 其中，學號，性別，出生年月都是學生的必然存在的屬性特徵，學生 學號，性別，出生年月 這樣一組實體名及描述它的各屬性名，就是實體實體型。而實體集描述的物件是具有相同型別及相同屬性的...
java的基本資料型別有哪些
1 布林型 boolean 取值範圍 true 或 false 2 位元組型 byte 取值範圍 0 255 3 短整型 short 取值範圍 32,768 32767 4 整型 int 取值範圍 2,147,483,648 2,147,483,647 5 長整型 long 取值範圍 9223372...
MS SQL的資料型別詳細介紹？
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