【学习机器学习】实验——模型评估与选择
【学习机器学习】模型评估与选择
这学期的课很多都要实验啊，不过机器学习真的可以算其中比较离谱的了，不说当堂上交，就这个任务量也属实有点多。其实要到4月3号才是我们班做，提前找其他班同学要到了先用python写写，到时候可能还要用matlab重新实现。。。
0、实验总览
Ⅰ、编程实现训练数据集与测试数据集
Ⅱ、编程实现性能度量
Ⅲ、编程实现假设检验（不太会）
一、任务一
1.1 留出法
留出法原理很直观，就是按照设定的比例对原始数据随机划分成两个互斥的集合，注意训练/测试集划分要尽可能保持数据分布的一致性（其实只要是随机分的多数可以保证）
那代码实现，如果调用sklearn真的是一句话就完事儿了
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