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如何在评估机器学习模型时防止数据泄漏

本文讨论了评估模型性能时的数据泄漏问题以及避免数据泄漏的方法。 在模型评估过程中,当训练集的数据进入验证/测试集时,就会发生数据泄漏。这将导致模型对验证/测试集的性能评估存在偏差。让我们用一个使用Scikit-Learn的“波士顿房价”数据集的例子来理解它。数据集没有缺失值,因此随机引入100个缺失值,以便更好地演示数据泄漏。 import numpy as npimport pandas as pdfrom sklearn.datasets import load_bostonfrom sklearn.preprocessing import StandardScalerfrom sklearn.pipeline import Pipelinefrom sklearn.impute import SimpleImputerfrom sklearn.neighbors import KNeighborsRegressorfrom sklearn.model_selection import cross_validate, train_test_splitfrom sklearn.met...

如何 0 改造,让单体/微服务应用成为 Serverless Application

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