| 일 | 월 | 화 | 수 | 목 | 금 | 토 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 2 | 3 | 4 | |||
| 5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 | 11 |
| 12 | 13 | 14 | 15 | 16 | 17 | 18 |
| 19 | 20 | 21 | 22 | 23 | 24 | 25 |
| 26 | 27 | 28 | 29 | 30 | 31 |
Tags
- TensorFlow Object Detection 사용예시
- TensorFlow Object Detection Model Build
- Docker
- Object Detection Dataset 생성
- 논문분석
- DOTA dataset
- TensorFlow Object Detection API install
- Linux build
- Towards Deep Learning Models Resistant to Adversarial Attacks
- 커스텀 애니메이션 적용
- object detection
- InstructPix2Pix
- AI Security
- DACON
- VOC 변환
- Custom Animation
- 사회초년생 추천독서
- Git
- 개발흐름
- 크롤링
- 리눅스 빌드
- Carla
- 기능과 역할
- 논문 분석
- CARLA simulator
- paper review
- Paper Analysis
- 객체 탐지
- Branch 활용 개발
- TensorFlow Object Detection Error
Archives
- Today
- Total
목록Data split (1)
JSP's Deep learning
[Data Preprocessing] train_test_split의 stratify 옵션을 데이터 균형 분할
1. 코드 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X_data, y_data, test_size=0.2, random_state=0, stratify=y_data) 또한 Train dataset과 Test dataset을 분할할 때, 라벨의 비율에 맞게 분할할 필요가 있다. 다음의 코드를 통해서 y_data의 label 분포에 맞게 데이터를 분할한다.
Data Processing/Data Preprocessing
2022. 6. 2. 13:50