# 查看训练集和测试集维度
时间: 2023-08-21 12:06:21 浏览: 65
如果你使用的是Python和pandas,你可以使用以下代码查看训练集和测试集的维度:
```python
import pandas as pd
train_df = pd.read_csv('train.csv')
test_df = pd.read_csv('test.csv')
print('训练集维度:', train_df.shape)
print('测试集维度:', test_df.shape)
```
其中,`read_csv()`方法用于读取CSV文件,`shape`属性用于获取数据框的维度。
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生成一段python代码:1导入PCA 2使用sklearn.datasets导入fetch_openml数据集 3# 通过fetch_openml("mnist_784")得到mnist数据,并使用data和target索引得到数据与标签 4划分mnist数据集,训练集60000,测试集10000 5查看训练集和测试集维度
下面是您需要的Python代码:
```python
# 导入PCA
from sklearn.decomposition import PCA
# 使用sklearn.datasets导入fetch_openml数据集
from sklearn.datasets import fetch_openml
# 通过fetch_openml("mnist_784")得到mnist数据,并使用data和target索引得到数据与标签
mnist = fetch_openml("mnist_784")
X = mnist.data
y = mnist.target
# 划分mnist数据集,训练集60000,测试集10000
X_train, X_test = X[:60000], X[60000:]
y_train, y_test = y[:60000], y[60000:]
# 查看训练集和测试集维度
print("训练集维度:", X_train.shape)
print("测试集维度:", X_test.shape)
```
这段代码首先导入了PCA和fetch_openml,然后使用fetch_openml函数获取了mnist数据集,并使用data和target索引得到了数据和标签。接着将数据集划分为训练集和测试集,最后输出了训练集和测试集的维度。
word2vec做cnn预测测试集和训练集划分
在使用word2vec做cnn预测时,为了能够得到高准确度的结果,对于训练集和测试集的划分尤为关键。一般来说,训练集占总数据集的70%-80%,测试集占20%-30%。
首先,需要从总数据集中打乱顺序选取一定数量的数据作为测试集,剩下的则作为训练集。需注意,测试集与训练集应尽可能保持数据分布的一致性,防止因数据的不平衡而导致误差较大的情况发生。
其次,在使用word2vec生成词向量时,需要提前设好向量的维度和窗口大小。这些参数的选择也会对训练集和测试集划分造成影响。词向量维度应根据具体情况而定,一般来说,文本长度较短时,可以使用较小的向量维度,但若文本较长则需要使用更高的维度。而窗口大小则影响词向量的表示能力,一般取值为3-5比较常见。
最后,在训练过程中,应根据验证集的情况来进行模型调整。若测试集的误差过大,则说明模型出现了过拟合的情况,应调整模型的参数或考虑采用更大的训练集,从而降低模型的过拟合率。
总之,在使用word2vec做cnn预测时,合理的训练集和测试集划分对模型的性能至关重要,需要在实践中不断调整,才能够得到最优的结果。