教你在Python中用Scikit生成测试数据集（附代码、学习资料）-低调大师

教你在Python中用Scikit生成测试数据集（附代码、学习资料）

2018-01-30 611

测试数据集是一个小型的人工数据集，它可以让你测试机器学习算法或其它测试工具。

测试数据集的数据具有定义明确的性质，如线性或非线性，这允许您探索特定的算法行为。

scikit-learn Python库提供了一组函数，用于从结构化的测试问题中生成样本，用于进行回归和分类。

在本教程中，您将发现测试问题以及如何在Python中使用scikit学习。

完成本教程后，您将知道：

如何生成多分类预测问题
如何生成二分类预测问题
如何生成线性回归预测测试问题

让我们开始吧

教程概述

本教程分为三个部分，分别是：

测试数据集
分类测试问题
回归测试的问题

测试数据集

开发和实现机器学习算法遇到的问题是，您如何知道是否正确地实现了机器学习算法。

即使存在bug有些算法还是能执行。

测试数据集是一个较小的人为设计问题，它允许您测试和调试算法和测试工具。

它们还能帮助更好地理解算法的行

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