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1，如何构建训练集和测试集 成什么比例

分开训练集、测试集然后，对训练集寻优，构建好决策函数然后用测试集验证准确率，达到满足需要准确率后，就可以拿新数据分类啦~

如何构建训练集和测试集 成什么比例

2，训练集和测试集有什么区别

训练集用于建立模型，测试集评估模型的预测等能力。随机选出一些数据作为模型（训练集），发现其规律，然后把3588个数据剩下的部分作为一个类似模型（就叫测试集），计算检测这个模型的规律与训练集的误差等，从而确定这个规律是否正确。 测试集和训练集在数学，化学建模计算领域中都要应用到
训练是过程测试是结果

训练集和测试集有什么区别

3，如何利用python将txt文件划分训练集和测试集

通常使用的划分方法是留出法，即随机选择2/3的数据作为训练数据，剩余1/3的数据作为测试数据，但要保证训练集和测试集中数据分布大致相同，以二分类问题为例，两个数据集中正例和反例的比例不能相差过大，都以50%为佳。也有其他方法如交叉验证法、自助法等，它们在训练时间、训练效果、内存占有量等方面各有优劣，具体请看周志华的机器学习（西瓜书）第二章。

如何利用python将txt文件划分训练集和测试集

4，weka的 测试集 与 训练集 的概念是什么

顾名思义，两个玩意一个用来测试，一个用来训练。例如在分类算法中，训练集就是用来训练分类器的，然后，为了测试这个分类器的性能，就可以把测试集扔到这个分类器测试一遍，看看准确率如何
在进行stringtowordvector转化时训练集和测试集一起转换 这样就能保证属性一样 然后用ultraedit打开arff文件 删除测试集部分的data 另存一份用于测试 剩下的用于训练 我就是这样做的

5，R语言Knn算法中的训练集和测试集必须各占一半吗

这个不一定。之所以要分训练集和测试集是因为怕过度拟合（overfitting），所以需要一个测试集来检验确定 你建立的模型并不只是适合于这一组数据。我一般都是70%训练集30%测试集。当然，得看数据量有多大，以及复杂程度。只要训练集>=测试集，就不会错，但好不好得具体分析。如果数据量在1000以下的话，最好是k折交叉验证（基本上只要不是特别复杂的数据，都推荐k折交叉验证）。如果要是数据量大于10万的话，最好考虑80：20甚至90:10。
搜一下：R语言Knn算法中的训练集和测试集必须各占一半吗

6，非监督学习的训练集和预测集为什么精度不一样

监督学习 英汉词典解释 监督学习词性解释 【计】 supervised learning supervised learning supervised learning 监督学习 利用一组已知类别的样本调整分类器的参数，使其达到所要求性能的过程，也称为监督训练或有教师学习。正如人们通过已知病例学习诊断技术那样，计算机要通过学习才能具有识别各种事物和现象的能力。用来进行学习的材料就是与被识别对象属于同类的有限数量样本。监督学习中在给予计算机学习样本的同时，还告诉计算各个样本所属的类别。若所给的学习样本不带有类别信息,就是无监督学习。任何一种学习都有一定的目的,对于模式识别来说，就是要通过有限数量样本的学习，使分类器在对无限多个模式进行分类时所产生的错误概率最小。 不同设计方法的分类器有不同的学习算法。对于贝叶斯分类器来说，就是用学习样本估计特征向量的类条件概率密度函数。在已知类条件概率密度函数形式的条件下，用给定的独立和随机获取的样本集，根据最大似然法或贝叶斯学习估计出类条件概率密度函数的参数。例如，假定模式的特征向量服从正态分布，样本的平均特征向量和样本协方差矩阵就是正态分布的均值向量和协方差矩阵的最大似然估计。在类条件概率密度函数的形式未知的情况下，有各种非参数方法，用学习样本对类条件概率密度函数进行估计。在分类决策规则用判别函数表示的一般情况下,可以确定一个学习目标,例如使分类器对所给样本进行分类的结果尽可能与“教师”所给的类别一致，然后用迭代优化算法求取判别函数中的参数值。 在无监督学习的情况下，用全部学习样本可以估计混合概率密度函数，若认为每一模式类的概率密度函数只有一个极大值，则可以根据混合概率密度函数的形状求出用来把各类分开的分界面。
我不会~~~但还是要微笑~~~：）

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