《Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn & TensorFlow》第三章 分类

（1）为什么一定要打乱数据集？ 让我们打乱训练集。这可以保证交叉验证的时所有的折叠都差不多（你不会希望某一个折叠数据集类缺少某类数字）。而且，一些学习算法对训练样例的顺序敏感，当它们在一行当中得到许多相似的样例，这些算法将会表现得非常差。打乱数据集将保证这种情况不会发生。 评估一个分类器，通常比评估一个回归器要困难的多。所以我们将会花大量的篇幅在这个话题上。有许多量度性能的方法，所以拿来一杯咖啡和

>>阅读原文<<