识别打乱的数据集

我有两个数据集,其中一个是真实数据集,另一个是随机化数据集,其中的类别属性已经被随机打乱。我如何判断哪个是哪个?谢谢


回答:

训练一个分类器。能够得到有效分类器的数据集很可能是那个带有真实标签的数据集。在打乱的数据集上,任何分类器都不应该有效!

没有保证你能检测出来。如果你的数据之前就是随机的,打乱后也不会变得更随机;所以那时你无法做出决定。但如果数据集之前有良好的结构,那么打乱通常会破坏这种结构。

Related Posts

L1-L2正则化的不同系数

我想对网络的权重同时应用L1和L2正则化。然而,我找不…

使用scikit-learn的无监督方法将列表分类成不同组别,有没有办法?

我有一系列实例,每个实例都有一份列表,代表它所遵循的不…

f1_score metric in lightgbm

我想使用自定义指标f1_score来训练一个lgb模型…

通过相关系数矩阵进行特征选择

我在测试不同的算法时,如逻辑回归、高斯朴素贝叶斯、随机…

可以将机器学习库用于流式输入和输出吗?

已关闭。此问题需要更加聚焦。目前不接受回答。 想要改进…

在TensorFlow中,queue.dequeue_up_to()方法的用途是什么?

我对这个方法感到非常困惑,特别是当我发现这个令人费解的…

发表回复

您的邮箱地址不会被公开。 必填项已用 * 标注