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我将数据分为训练样本和测试样本 (70/30),用于基于回归预测的问题(MLP、LSTM 等)。
在代码中:
history = model.fit(X_train, y_train, epochs=100, batch_size=32,
validation_data=(X_test, y_test), verbose=0, shuffle=False)
我将我的测试数据作为验证集,并进行了几周的预测。所以我没有隐瞒测试数据...
但是现在想来,我猜把测试数据放入fit函数是错误的,还是可以的?
最佳答案
从来没有!将您的测试用作培训或验证的一部分。测试集只能用于训练后的推理。所以是的,在 fit 函数中使用测试数据是错误的,它应该只在 model.predict(y_test)
关于python - 回归: Training Test Split - held out test?,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/58713842/
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我试图了解 r-tree 的工作原理,发现有两种类型的拆分:二次拆分和线性拆分。 线性和二次实际上有什么区别?在哪种情况下,一个会比另一个更受欢迎? 最佳答案 原始 R-Tree 论文在 3.5.2
我是一名优秀的程序员,十分优秀!