python - 当测试数据中没有给出目标值时如何对数据进行分类

Question

我是机器学习的新手。这是一个二元分类问题。我想弄清楚如何处理不包含目标（输出）的测试数据。

通常，我会使用sklearn：

from sklearn.model_selection import train_test_split

如果数据（训练 + 测试）包括作为所有数据一部分的目标（输出）值。但在我的情况下，给出了两个单独的文件。训练数据文件包含目标值作为数据的一部分，但是，测试数据没有目标值。我想知道如何使用 sklearn 分类技术来处理这种情况。我必须验证数据以检查分类的准确性。您可以使用任何玩具示例进行解释。

标签： pythonscikit-learnclassificationtraining-data

Answer 1

你可以在这里找到一些答案。在所有这些中，我喜欢这个，更优雅。