无论是训练机器学习或是深度学习,第一步当然是先划分数据集啦,今天小白整理了一些划分数据集的方法,希望大佬们多多指教啊,嘻嘻~ 首先看一下数据集的样子,flower_data文件夹下有四个文件夹,每个文件夹表示一种花的类别    划分数据集的主要步骤: 1. 定义一个空字典,用来存放各个类别的训练集.测试集和验证集,字典的key是类别,value也是一个字典,存放该类别的训练集.测试集和验证集: 2.使用python获取所有的类别文件夹: 3.对每个类别划分训练集.测试集和验证集:(1)把该类别的…

之前用过sklearn提供的划分数据集的函数,觉得超级方便.但是在使用TensorFlow和Pytorch的时候一直找不到类似的功能,之前搜索的关键字都是"pytorch split dataset"之类的,但是搜出来还是没有我想要的.结果今天见鬼了突然看见了这么一个函数torch.utils.data.Subset.我的天,为什么超级开心hhhh.终于不用每次都手动划分数据集了. torch.utils.data Pytorch提供的对数据集进行操作的函数详见:https://pyt…

(转载请注明出处:http://blog.csdn.net/buptgshengod) 1.背景 决策书算法是一种逼近离散数值的分类算法,思路比較简单,并且准确率较高.国际权威的学术组织,数据挖掘国际会议ICDM (the IEEE International Conference on Data Mining)在2006年12月评选出了数据挖掘领域的十大经典算法中,C4.5算法排名第一.C4.5算法是机器学习算法中的一种分类决策树算法,其核心算法是ID3算法. 算法的主要思想就是将数据集依照特…

使用sklearn.model_selection.train_test_split可以在数据集上随机划分出一定比例的训练集和测试集 1.使用形式为: from sklearn.model_selection import train_test_split X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(train_data,train_target,test_size=0.2, random_state=0) 2.参数解释: train_…

1.sklearn.model_selection.train_test_split随机划分训练集和测试集 函数原型: X_train,X_test, y_train, y_test =cross_validation.train_test_split(train_data,train_target,test_size=0.4, random_state=0) 参数解释: train_data:所要划分的样本特征集 train_target:所要划分的样本结果 test_size:样本占比,如果…

1. 距离计算,不要通过遍历每个样本来计算和指定样本距离,而是通过对于指定样本进行广播(复制)成为一个shape和全局一致后,再进行整体计算,这里的广播 / 复制采用的是tile函数来实现的: 2. numpy的排序函数argsort,这个函数可以默认按照冒泡排序进行排序:对于一维数组,正序排列正常传入数组即可返回np.argsort(x):如果是逆序则是np.argsort(-x):类似的对于二维数组,需要指定一下axis,如果0代表按照列进行排序,axis=1代表按照行进行排序: 3. 对于…

原数据集的数据格式: 每行为:(test_User, test_Item) negativeItem1 negativeItem2 negativeItem3 …… negativeItem99 即每一行对应一个user 与100个item,其中1个item为整理,其余99个为负例. 将要处理成的目标数据的数据格式为: 每一行对应一个User与一个Item,用“,”隔开,写入一个新的文件. [解决方案] ef load_test_user_item_file(filename): user_it…

原数据集的数据格式: 每行为:(test_User, test_Item) negativeItem1 negativeItem2 negativeItem3 …… negativeItem99 即每一行对应一个user 与100个item,其中1个item为正例,其余99个为负例. 将要处理成的目标数据的数据格式为: 将1个正例与99个负例拼在一起,也就是每行数据为100个item的list.(User的 ID默认从0 开始~) [解决方案] def load_negative100_file…

import seaborn as snsimport pandas as pdimport matplotlib.pyplot as pltsns.set_style('white',{'font.sans-serif':['simhei','Arial']})from sklearn.datasets import load_iris data = load_iris() #加载鸢尾花数据集tt = pd.DataFrame(data=data.data, columns=data.feat…

Xgboost调参: https://wuhuhu800.github.io/2018/02/28/XGboost_param_share/ https://blog.csdn.net/hx2017/article/details/78064362 pandas DataFrame中的空值处理: https://blog.csdn.net/yuanxiang01/article/details/78738812 pandas的DataFrame.Series删除列: https://blog.c…