資料集-My way of ML5
資料集劃分
- 一般是0.75劃分成訓練集，0.25劃分成測試集
- 資料集劃分API：sklearn.model_selection.train_test_split(test_size=0.25)
sklearn流行資料集
sklearn.databases.load_* 獲取小規模資料集，資料包含在databases裡 databases.fetch_* 獲取大規模資料集
獲取二十年的新聞資料集列印一些基本資訊
轉化器於估計器
*轉化器就是特徵工程中的fit_transform *估計器激素hi首先了一類演算法的API
估計器流程：
1.呼叫fit（x_train,y_train）訓練 2.輸入測試集 y_predict=predict(x_test） 預測準確率score（x_test,y_test）
估計器和轉化器是我們後面一直要用到的
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