Отдел аналитики данных

Question

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn import svm,metrics,datasets   

train_data=np.zeros((280,10304))
train_target=np.zeros((280))
test_data=np.zeros((120,10304))
test_target=np.zeros((120))

Может кто-нибудь объяснить, что на самом деле представляют test_data, train_data, test_target и train_target и их цель?

Answer 1

Это довольно странный способ назвать то, что обычно называют:
- X_train (здесь train_data): входы вашей модели, используемые для обучения
- Y_train (здесь train_target): метки линий, используемых для обучения, т.е. что ваша модель учится прогнозировать
- X_test (здесь test_data): входные данные вашей модели, используемые для тестирования
- Y_test (здесь test_target): что вы хотите, чтобы ваша модель предсказывала при тестировании вашей модели

«Тестировать» модель означает в основном вычислять некоторые метрики (точность / отзыв / ...), чтобы определить, насколько вы удовлетворены своей моделью после ее обучения.

Примечание: строки ввода должны иметь одинаковую длину, и вы должны иметь одинаковое количество строк на входе и в метках при обучении или тестировании.