當你要處理乙個任務，比如說分類，手上就會有一批訓練集和一批測試集，測試集使用來最終的評測。為了能更好的訓練乙個model並進行有效評估，首先要做的是將手頭上的訓練集劃分出乙個驗證集，用以驗證模型
之前的k折交叉驗證沒有考慮到標籤分布的問題，或者乾脆就random一批驗證集，其實這樣最終的模型會有隱患，科學的做法是：可以利用分層抽樣進行劃分，能夠確保生成的訓練集和驗證集中的各個類別比例同原始訓練集中保持一致，這樣就不會產生生成的資料分布紊亂問題，大家可以借鑑使用。api用sklearn的：
from sklearn.model_selection importstratifiedkfold
sfolder = stratifiedkfold(n_splits=3,random_state=24,shuffle=true)
C語言分層模式實現
今天給大家帶來微控制器 嵌入式中比較常用的一種程式設計方法 分層設計模式，核心中就大量採用這種設計方式，一般對於某種硬體體系分為幾層，以乙個核心層來管理，它會抽象出硬體或者個體的共性操作來進行管理，很像在用c語言實現物件導向的設計。下面就以實際 來簡單說明。假設我們有這麼一種需求，需要從某些裝置讀取...
分層應用 怎樣實現登入？
三層這個階段的學習主要是靠自學，但從網上找到的相關資料 部落格都是零散的，沒有體系。資料看了不少，但一直沒有乙個大概的輪廓。查到的資料都是理論性的，那如何在詳細的樣例中實現分層呢？導圖之後就是詳細的小樣例。以初識三層中登入的小樣例為例，來看看分層的詳細應用吧。主要步驟 使用者在登入介面輸入usern...
Python實現分層抽樣
首先說明一下我的需求。result 33.txt的檔案中有一些號碼標籤及分類的標記。具體如下 中國農業銀行 銀行 招商銀行信用卡 信用卡 門窗 無關我想做的是從每乙個類標記中隨機抽出1000個標籤。如果該類標籤下的樣本數不足1000，則全部抽取。然後將抽取的結果儲存到另乙個檔案中。具體 如下 盡可能...