※ 引述《FoxTz (福斯梯Z)》之铭言： : 个人没有程式基础，最近老板建议我去碰碰ML/DL， : (偏向生医讯号，老板可能想试试看公司是否发展得出软体) : 搜寻了一下~目前是用ANACONDA : 想询问 (才碰两三天，不是当伸手牌，真的不懂才发问) : 1. 我看了一堆网路资料，真的看不懂绝对/相对路径 : 比如我去外国公开资料库抓5000个正常/许多病理分类的心电图，想让程式跑跑，分类 : e.g 把资料放在 D:\ECG ，里面都是CSV (panda好像可以呼叫叫CSV)， : 请问如何把全部资料叫出来跑? : (程式抓不到资料，不论设定D:\ECG 、D:\\ECG、D:/ECG ) : 然後如何设定 A,B,C,D等等正常与病，给程式试试看正确率 : (资料库抓的时候已分类好了) 不是很清楚你这个问题的核心是什麽，应该可以分成几个部分来说： ## 绝对路径与相对路径 从根目录开始表示路径的称为绝对路径，除此之外可能还需要考虑 到文件系统与资料来源的部份，比如： C:\data\my_dataset.csv hdfs://myhub.com:8020/root/tmp/data/movies.txt 而相对路径，则是根据当前位置去推算，在 Unix-like 作业系统 下可以使用 pwd 先查看当前路径位置，透过 ../ 表示上一层目 录，据此来推算相对路径： 假设当前目录是 /home/user/workspace 那麽 ../ 就是表示 /home/user 那麽 ../../ 就是表示 /home ## 不同作业系统下的路径表示方式 在不同作业系统下的路径表示方式不一样，比如在 Windows 中采 用 '\' (backslash) 字元作为目录的分隔符号，而在 Linux 下使 用 '/' (fowardslash) 字元作为目录的分隔符号： e.g. - Microsoft Windows: .\data\file1.txt - Unix/Linux: ./data/file1.txt 早期在 Python 里面用 os.path.join() 方法来处理，在 Python 3.4 添加了官方函数库 pathlib 来处理，不用写死路径也不用先判 断作业系统，只需要这样做： ```python from pathlib import Path file = Path(f'./data/file1.txt') ``` ## 存取目录下的档案 通常在做分析的时候，多半会用 pandas 来将资料读入 dataframe 再进行操作，但他本身上有一些限制，这个我建议你可以参考下面 这个网站中的内容。 https://pythonspeed.com/memory/ 注意的是读入一个大档跟多个小档分批处理会有不同的方式去做， 需要根据你自己的状况去做调整，这个也跟设备的硬体规格有关。 : 2. 所谓测试training data，如何和really data (TEST DATA)比较?? : (Validation????) : 然後如何比较呢? ROC CURVE吗? 还是不同资料有不同比较法 : 或是有类似的书，会step by step，教读者如何做上述动作，可给予建议，感谢 主要看你使用哪一种训练方式，不过一般常见的话是拆成三种资料 集： training / testing / validation - training 拿来训练模型, 并使用 validation 进行预测并调整参数 - testing 用来比较不同 model 的能力 至於怎麽做比较，需要根据不同状况选择适合的评价指标，比如像 是 RMSE, MAE, MAPE 等，这些指标都有自己适合的场景和缺陷， 可以参考这篇： https://medium.com/analytics-vidhya/forecast-kpi-rmse-mae-mape-bias-cdc5703d242d : 3. 目前NB记忆体只有8G，请问加大记忆体是否会比较有效率 : (显卡2G，I7 10代) 加大记忆体绝对有他的优势在，至於能够有多麽显着的效率提升， 要看你对资料做什麽操作，还有你怎麽去写程式，以及资料本身长 什麽样…… : 感谢~~~完全不懂程式的人敬上 --

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