训练数据集和测试数据集可以分开而不是拆分吗
Can Training dataset and testing data set be seperate instead of split
我们能否为训练和测试提供单独的数据集。
我正在做一个项目来获取有效的测试用例
作为其中的一部分,我分析了错误数据库并提出了产生错误并到达模型的触发器。所以这个错误数据库构成了我的训练集。
我编写的测试用例是我的测试数据,我必须将此测试数据提供给模型以判断测试用例是否有效。
所以在这种情况下,我必须有两个不同的数据集(来自错误数据库的测试数据)和训练数据(手动生成的测试用例),而不是将数据集拆分为训练数据和测试数据
使用机器学习可以做到这一点吗?请告诉我。
是的,训练数据集和测试数据集可以是单独的文件。在现实世界的案例中,测试数据通常是一些单独的看不见的数据集。
要遵循的主要原则是,在训练模型时,必须将数据集分开(hold out set)以供测试。这些数据可以在不同的文件、数据库中单独提供,甚至可以使用拆分生成。这样做是为了避免数据泄漏(当测试数据以某种方式用于训练模型时)。
我们能否为训练和测试提供单独的数据集。 我正在做一个项目来获取有效的测试用例 作为其中的一部分,我分析了错误数据库并提出了产生错误并到达模型的触发器。所以这个错误数据库构成了我的训练集。 我编写的测试用例是我的测试数据,我必须将此测试数据提供给模型以判断测试用例是否有效。 所以在这种情况下,我必须有两个不同的数据集(来自错误数据库的测试数据)和训练数据(手动生成的测试用例),而不是将数据集拆分为训练数据和测试数据 使用机器学习可以做到这一点吗?请告诉我。
是的,训练数据集和测试数据集可以是单独的文件。在现实世界的案例中,测试数据通常是一些单独的看不见的数据集。
要遵循的主要原则是,在训练模型时,必须将数据集分开(hold out set)以供测试。这些数据可以在不同的文件、数据库中单独提供,甚至可以使用拆分生成。这样做是为了避免数据泄漏(当测试数据以某种方式用于训练模型时)。