2020年9月18日
打乱数据集的方法
摘要： 原始数据存在一定的分布规律，所以学习曲线不平滑，如果数据量够大的话，打乱后会呈现随机分布，学习后更能体现样本的共性。为了加强模型的泛化能力，有时候需要打乱数据集（包括特征数据和标签），但是显然还是要保证每一条数据中的特征数据和标签的对应关系 可以进行如下操作： 1.通过随机化index import 阅读全文
posted @ 2020-09-18 17:41 hayley111 阅读(3181) 评论(2) 推荐(2) 编辑