数据集介绍与划分

拿到的数据是否全部都用来训练一个模型？

1、 数据集的划分

机器学习一般的数据集会划分为两个部分：

• 训练数据：用于训练，构建模型
• 测试数据：在模型检验时使用，用于评估模型是否有效

划分比例：

• 训练集：70% 80% 75%
• 测试集：30% 20% 30%

API

• sklearn.model_selection.train_test_split(

  arrays, *

  options)

  • x 数据集的特征值
  • y 数据集的标签值
  • test_size 测试集的大小，一般为float
  • random_state 随机数种子,不同的种子会造成不同的随机采样结果。相同的种子采样结果相同。
  • return ，测试集特征训练集特征值值，训练标签，测试标签(默认随机取)

结合后面的数据集作介绍

2、sklearn数据集介绍

2.1 API

• sklearn.datasets
  • 加载获取流行数据集
  • datasets.load_*()
    • 获取小规模数据集，数据包含在datasets里
  • datasets.fetch_*(data_home=None)
    • 获取大规模数据集，需要从网络上下载，函数的第一个参数是data_home，表示数据集下载的目录,默认是 ~/scikit_learn_data/

2.2分类和回归数据集

• 分类数据集

• sklearn.datasets.fetch_20newsgroups(data_home=None,subset=‘train’)
  • subset: 'train'或者'test','all'，可选，选择要加载的数据集.训练集的“训练”，测试集的“测试”，两者的“全部”
• 回归数据集