划分训练集与测试集的方法
时间: 2023-10-08 13:06:42 浏览: 51
回答: 划分训练集和测试集的方法有几种常见的方法。一种是将数据集划分为训练集和测试集,其中训练集用于模型的训练,测试集用于评估模型的性能。根据引用\[1\]的描述,如果只划分为训练集和测试集,则可以将数据集划分为70%的训练集和30%的测试集。如果还需要一个验证集来进行模型的调优,则可以将数据集划分为60%的训练集,20%的验证集和20%的测试集。另一种常见的方法是引用\[2\]中提到的自助法(bootstrap),它适用于数据集较小、难以有效划分训练/测试集的情况。自助法通过从初始数据集中有放回地抽样,产生多个不同的训练集和测试集。这种方法的好处是可以产生多个不同的训练集,对于集成学习等方法有很大的好处。然而,自助法会引入估计偏差,因为它改变了初始数据集的分布。因此,在初始数据量足够时,留出法和交叉验证法更常用一些。
#### 引用[.reference_title]
- *1* [数据集的划分](https://blog.csdn.net/weixin_30843605/article/details/97278220)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* *3* [训练集和测试集的划分方法](https://blog.csdn.net/weixin_39568744/article/details/88319746)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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