KFold函数是scikit-learn(sklearn)机器学习库中的一个交叉验证函数,用于将数据集划分为k个互斥的子集,其中k-1个子集用作训练集,剩余的1个子集用作测试集。KFold函数带有两个参数:shuffle和random_state。 shuffle参数:shuffle参数用于指定是否在划分数据集之前对数据进行随机洗牌。默认情况下,shuffle参数的取值为False...
1. train_test_split(under_x, under_y, test_size=0.3, random_state=0) # under_x, under_y 表示输入数据, test_size表示切分的训练集和测试集的比例, random_state 随机种子 2. KFold(len(train_x), 5, shuffle=False) # len(train_x) 第一个参数数据数据大小, 5表示切分的个数,即循环的次数...
令shuffle=True和random_state=某个整数 from sklearn.model_selection import KFold import numpy as np X = np.arange(24).reshape(12,2) kf = KFold(n_splits=5,shuffle=True,random_state=1) for train_index , test_index in kf.split(X): print(f'train_index:{train_index} , test_index:...
KFold函数是scikit-learn(sklearn)机器学习库中的一个交叉验证函数,用于将数据集划分为k个互斥的子集,其中k-1个子集用作训练集,剩余的1个子集用作测试集。KFold函数带有两个参数:shuffle和random_state。 shuffle参数:shuffle参数用于指定是否在划分数据集之前对数据进行随机洗牌。默认情况下,shuffle参数的取值为...
带有shuffle和random_state的sklearn的KFold函数 KFold函数是scikit-learn(sklearn)机器学习库中的一个交叉验证函数,用于将数据集划分为k个互斥的子集,其中k-1个子集用作训练集,剩余的1个子集用作测试集。KFold函数带有两个参数:shuffle和random_state。 shuffle参数:shuffle参数用于指定是否在划分数据集之前对...