train_test_split每次得分不一样

2024-08-09

深度学习 | sklearn的train_test_split()各函数参数含义解释（超级全）

在机器学习中,我们通常将原始数据按照比例分割为"测试集"和"训练集",从 sklearn.model_selection 中调用train_test_split 函数简单用法如下: X_train,X_test, y_train, y_test =sklearn.model_selection.train_test_split(train_data,train_target,test_size=0.4, random_state=0,stratify=y_trai

数据挖掘入门系列教程（三）之scikit-learn框架基本使用（以K近邻算法为例）

数据挖掘入门系列教程(三)之scikit-learn框架基本使用(以K近邻算法为例) 简介 scikit-learn 估计器加载数据集进行fit训练设置参数预处理流水线结尾数据挖掘入门系列教程(三)之scikit-learn框架基本使用(以K近邻算法为例) 数据挖掘入门系列博客:https://www.cnblogs.com/xiaohuiduan/category/1661541.html 项目地址:GitHub 在上一篇博客中,我们使用了简单的OneR算法对Iris进行分类,在

他们在军训，我在搞 OI（Ending）

Day 7 上午看看数学书,老师让我把导数相关的概念学了.这也没有多高大上,就是一坨公式需要背,什么 (a)' = 0 啦,什么 (xn)' = n·xn-1 啦,什么 sin'(x) = cos(x),cos'(x) = -sin(x) 啦,什么 [f(x) + g(x)]' = f'(x) + g'(x) 啦,什么 [f(x)g(x)]' = f'(x)g(x) + f(x)g'(x) 啦,什么 [f(x) / g(x)]' = [f'(x)g(x) + f(x)g'(x)] / [g2(x

期望dp BZOJ3450+BZOJ4318

BZOJ3450 概率期望DP f[i]表示到i的期望得分,g[i]表示到i的期望长度. 分三种情况转移: ① s[i]=‘x’:f[i]=f[i-1],g[i]=0 ② s[i]=‘o’:f[i]=f[i-1]+2*g[i-1]+1,g[i]=g[i-1]+1 ③ s[i]=‘?’:f[i]=f[i-1]+g[i-1]+0.5,g[i]=(g[i-1]+1)/2 然后4318比上一个稍难一点,变形一下 (x+1)^3-x^3=3x^2+3x+1 x为之前的期望长度递推式包含平方项,平方的期望

nba技能表

球员名主动技能名主动技能效果拆解技能名拆解技能效果巅峰-纳什跑投三分全队三分出手概率提高X%,但体力消耗增加Y% 稳固进攻全队进攻增加X%,持续整场比赛巅峰-科比肉搏对方全体行动时体力消耗增加X% 拼命三郎全队投篮概率增加X%,但体力消耗增加Y% 巅峰-奥尼尔战吼比赛开始后200秒使场上球员实力提高X% 施压比赛开始后200秒,对手球队实力降低X% 巅峰-邓肯稳如泰山对方投篮失败时,有30%概率降低对手全队体力5点稳固防守全队防守增加X%,持续整场比赛克里

用OO方式写键盘字母小游戏

<html> <head> <title>0.0</title> <script> window.onload=function Test(){ alert("游戏提示,本游戏没有关卡限制,每次得分超过整百时,进入下一关,点击确定开始游戏吧!"); var game=new Game(); game.start(); } var times; var words;

JQuery实现1024小游戏

最近用Jqery写了一个1024小游戏,由于是第一次写小游戏,所以就选了一个基础的没什么难度游戏.具体实现如下: 首先在开发时将整个游戏分成两层(自认为),底层是游戏的数据结构以及对数据的操作,上层是显示出来的用户界面.底层选择使用一个4x4的二维数组,整个游戏的数据操作都围绕着这个二维数组进行. [一]游戏基础界面 <div id="game"> <div id="header"> <h1>1024</h1> <

[08山东省选]2298 石子合并即POJ 1738 An old Stone Game

2298 石子合并 2008年省队选拔赛山东时间限制: 1 s 空间限制: 256000 KB 题目等级 : 黄金 Gold 题解查看运行结果题目描述 Description 在一个操场上摆放着一排N堆石子.现要将石子有次序地合并成一堆.规定每次只能选相邻的2堆石子合并成新的一堆,并将新的一堆石子数记为该次合并的得分. 试设计一个算法,计算出将N堆石子合并成一堆的最小得分. 输入描述 Input Description 第一行是一个数N. 以下N行每行一个数A,表示石子数目

【洛谷3648】[APIO2014] 序列分割（斜率优化DP）

点此看题面大致题意: 你可以对一个序列进行$k$次分割,每次得分为两个块元素和的乘积,求总得分的最大值. 区间$DPor$斜率优化$DP$ 这题目第一眼看上去感觉很明显是区间$DP$. 但是,一看数据范围,$n\le100000$,这是要上天的节奏! 不过,再看$m\le200$,比较显然应该是$O(nm)$的时间复杂度. 实际上,这题的确是可以用斜率优化$DP$来做到$O(nm)$的. 推性质首先,我们要知道一个性质:将一个区间进行若干次分割,分割的顺序

ASE——第一次结对作业

ASE--第一次结对作业问题定义很早就听说了MSRA的黄金点游戏,让大家写Bot来参加比赛看谁的AI比较聪明可以操盘割韭菜.深感ASE课程老师设计的任务太用心了,各种接口都准备好了,大家只用专注于算法部分.方便上手然后也挺好玩(最后玩自闭了) 问题定义黄金点游戏里所有玩家出两个数,平均值乘0.618就是这局的Golden Number,出的数字离Golden Number最近的玩家得分,最远的玩家扣分.不过每次得分等于玩家数,扣分固定是只有两分.游戏规则相当于鼓励大家骚操作,扣点分没关系重

[换根DP]luogu P3647 [APIO2014]连珠线

题面 https://www.luogu.com.cn/problem/P3647 不重复地取树中相邻的两条边,每次得分为两条边权和,问最大得分分析容易想到状态 f[i][0/1] 分别表示 i 号点不作为/作为两条边的经过点的以 i 为根子树中的最大得分显然有 $f[i][0]=/sum max(f[j][0],f[j][1]+w_{i,j})$ 又因为显然只可能有一对相邻边穿过 i ,转移时减去 f[i][0] 中 j 的贡献再加上连接 i,j 的贡献即可 $f[i][1]=f[i][

编程使用缓冲流读取试题文件，test6_5.txt 内容如下所示。每次显示试题文件中的一道题目，读取到字符“*”时暂停读取，等待用户从键盘输入答案。用户做完全部题目后，程序给出用户的得分。

test6_5.txt内容如下: (1)面向对象程序设计中,把对象的属性和行为组织在同一个模块内的机制叫做( ). A．封装象 B．继承 C．抽象 D．多态 ******************** (2)在面向对象程序设计中,类通过( )与外界发生关系. A．对象 B．类 C．消息 D．接口 ******************** (3)类的析构函数是( )时调用的. A．类创建 B．创建对象 C．引用对象 D．释放对象 ******************** (4)在下面的关键字中, (

软件工程（FZU2015）赛季得分榜，第四回合

目录第一回合第二回合第三回合第四回合第五回合第6回合第7回合第8回合第9回合第10回合第11回合积分规则积分制: 作业为10分制,练习为3分制:alpha30分: 团队项目分=团队得分+个人贡献分个人贡献分: 个人贡献分=(单次作业分/10)×团队人数×个人贡献百分比根据情况做微调,保持平衡. 倒扣积分: 单个回合,截止日期过后一周内完成,最多得70%分数. 超过一周没完成,倒扣本回合分数 FS: Final Score - AC: 累计分 - FMS: Final

[C++]现行的试卷封面并获取学生题目得分信息以及学号信息的原型系统

大二的时候写的一个CV小玩意,最终决定还是把它放出来,也许会帮助到很多人,代码写的很丑,大家多多包涵.附加实验报告主要部分. 课题背景及意义: 本项目主要目标是设计一套能自动分析我校现行的试卷封面并获取学生题目得分信息以及学号信息的原型系统. 本项目的实现有助于提升我校成绩管理的自动化程度以及试卷分析的量化程度,分担一部分期末教师阅卷的工作. 课题相关研究情况概述: 本项目进行至今已经完成了单个数字的识别,并且准确率高达98.74%.完成了试卷卷面的基本分析工作,可以准确定位评分栏并读取评分栏中

sklearn.model_selection 的 train_test_split作用

train_test_split函数用于将数据划分为训练数据和测试数据. train_test_split是交叉验证中常用的函数,功能是从样本中随机的按比例选取train_data和test_data,形式为: X_train,X_test, y_train, y_test = 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trai

软件工程(FZU2015) 赛季得分榜，第四回合

SE_FZU目录:1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 积分规则积分制: 作业为10分制,练习为3分制:alpha30分: 团队项目分=团队得分+个人贡献分个人贡献分: 个人贡献分=(单次作业分/10)×团队人数×个人贡献百分比根据情况做微调,保持平衡. 倒扣积分: 单个回合,截止日期过后一周内完成,最多得70%分数. 超过一周没完成,倒扣本回合分数 FS: Final Score - AC: 累计分 - FMS: Final Mapped Score 最终得分映射到

[2017BUAA软工助教]团队alpha得分总表

一.累计得分项目介绍采访贡献分功能技术 α例会 α发布 α测试 α展示 α事后合计满分 10 10 10 10 10 50 10 10 150 10 280 hotcode5 10 9 9 10 8 50 9 9 150 10 274 弗朗明哥舞步 10 9 7 6 8 45 10 8 137 10 250 NewTeam 10 9 8 10 9 50 10 8 140 10 264 sigma 10 6 7 6 7 50 10 9 129 10 244 PM=pokemon 1

train_test_split数据切分

train_test_split 数据切分格式: X_train,X_test, y_train, y_test =cross_validation.train_test_split(train_data,train_target,test_size=0.3, random_state=0) 参数解释:train_data:去除label的数据集!!!!train_target:label集合!!!!test_size:样本占比,如果是整数的话就是样本的数量random_state:是随机数的

sklearn调参（验证曲线，可视化不同参数下交叉验证得分）

一 . 原始方法: 思路: 1. 参数从 0+∞ 的一个区间取点, 方法如: np.logspace(-10, 0, 10) , np.logspace(-6, -1, 5) 2. 循环调用cross_val_score计算得分. 在SVM不同的惩罚参数C下的模型准确率. import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.model_selection import cross_val_score import numpy as np from sk

sklearn中的train_test_split （随机划分训练集和测试集）

官方文档:http://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.model_selection.train_test_split.html from sklearn.model_selection import train_test_split train_test_split是交叉验证中常用的函数,功能是从样本中随机的按比例选取train data和test data. 语法: X_train,X_test, y_train, y_t

深度学习原理与框架-神经网络结构与原理 1.得分函数 2.SVM损失函数 3.正则化惩罚项 4.softmax交叉熵损失函数 5. 最优化问题(前向传播) 6.batch_size(批量更新权重参数) 7.反向传播

神经网络由各个部分组成 1.得分函数:在进行输出时,对于每一个类别都会输入一个得分值,使用这些得分值可以用来构造出每一个类别的概率值,也可以使用softmax构造类别的概率值,从而构造出loss值, 得分函数表示最后一层的输出结果,得分函数的维度对应着样本的个数和标签的类别数得分结果的实例说明:一个输入样本的特征值Xi 1*4, w表示权重参数3*4,这里使用的是全连接y = w * x.T,输出结果为3*1, 这3个结果分别表示3种标签的得分值代码说明: out = np.dot(x_ro

train_test_split每次得分不一样

热门专题