如何有选择地选择训练和测试数据答案

【问题标题】：How can I selectively choose train and test data如何有选择地选择训练和测试数据
【发布时间】：2017-12-04 23:09:02
【问题描述】：

当您执行 cross_validation.train_test_split(features,labels,test_size) 时，它是一个数据集，会通过 cross_validation 自动拆分为训练和测试数据，但是如何训练和测试两组单独的数据？因此，如果训练数据在一个文件中，而测试数据在另一个文件中，并且您想先使用训练文件训练数据，然后使用测试文件进行测试，该怎么做呢？因为 cross_validation 只取一组数据并自动将其拆分为训练和测试。

谢谢！！

【问题讨论】：

标签： python machine-learning scikit-learn cross-validation

【解决方案1】：

如果只有一个拆分，则没有交叉验证，您只需在一个数据集上进行训练并在测试一个上检查您的准确性（或其他指标），而不使用 CV（因为，如前所述 - 单个拆分没有像 CV 这样的字符串）。这与 CV 的用途完全相反。引入了 CV因为单一拆分不足以有效估计测试对于小数据集。

【讨论】：