【学习机器学习】实验——模型评估与选择

【学习机器学习】模型评估与选择 这学期的课很多都要实验啊,不过机器学习真的可以算其中比较离谱的了,不说当堂上交,就这个任务量也属实有点多。其实要到4月3号才是我们班做,提前找其他班同学要到了先用python写写,到时候可能还要用matlab重新实现。。。 0、实验总览 I、编程实现训练数据集与测试数据集 II、编程实现性能度量 III、编程实现假设检验(不太会) 一、任务一 1.1 留出法 留出法原理很直观,就是按照设定的比例对原始数据随机划分成两个互斥的集合,注意训练/测试集划分要尽可能保持数据分布的一致性(其实只要是随机分的多数可以保证) 那代码实现,如果调用sklearn真的是一句话就完事儿了