Baixe o aplicativo
Escolha uma pasta e peça ao assistente que leia os arquivos relevantes antes de editá-los. Defina o objetivo e os limites da tarefa.
Fluxos de trabalho
Fluxos de programação · Divisão de dados de aprendizado de máquina
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Fluxos de trabalho
Separe dados de aprendizado pela entidade que poderia vazar entre conjuntos. Mantenha cada grupo de um lado e ajuste o pré-processamento no treino antes de aplicar aos dados reservados.
Abra a pasta do projeto
Escolha um endpoint compatível. As ferramentas disponíveis e a qualidade das respostas dependem do modelo e do servidor configurados.
Conecte e teste o modelo
Confira as alterações e a saída dos comandos. Execute as verificações do projeto antes de aceitar o resultado; código gerado não vem automaticamente testado.
Revise as alterações e execute os testes
Compare o comportamento real com o resultado esperado. Se uma verificação falhar, investigue a causa antes de fazer outras alterações.
Divisão de dados de aprendizado de máquina
Fluxos de trabalho
train_groups, test_groups = split_groups(group_ids)
assert not set(train_groups) & set(test_groups)
train = rows_in_groups(data, train_groups)
test = rows_in_groups(data, test_groups)Revise antes de aplicar. Confira as alterações e a saída dos comandos. Execute as verificações do projeto antes de aceitar o resultado; código gerado não vem automaticamente testado.