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数据进...
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:...
n_repeats控制重复划分的次数(重复划分是不同的); random_state不变时,每次程序运行的结果是一样的可重复验证 importnumpyasnpfromsklearn.model_selectionimportRepeatedKFold X = np.array([1,3,5,7,9,21]) cv = RepeatedKFold(n_splits=3, n_repeats=2, random_state=42)fortrain,testincv.split(X)...
K表示数据集被平均分成K份,其中K-1份用于训练模型,剩下的1份用于测试模型。这个过程重复K次,每次使用不同的测试集,最终取平均值作为模型评估的结果。 在sklearn中,K折交叉验证可以通过KFold类实现。该类有三个重要参数:n_splits(折数)、shuffle(是否打乱数据集)和random_state(随机种子)。 n_splits参数决定...
KFold(n_split, shuffle, random_state) 参数:n_splits:要划分的折数 shuffle: 每次都进行shuffle,测试集中折数的总和就是训练集的个数 random_state:随机状态 1 2 3 4 5 fromsklearn.model_selectionimportKFold kf=KFold(n_splits=3,random_state=1) ...
这里的random_state就是为了保证程序每次运行都分割一样的训练集和测试集。否则,同样的算法模型在不同的训练集和测试集上的效果不一样。 当你用sklearn分割完测试集和训练集,确定模型和初始参数以后,你会发现程序每运行一次,都会得到不同的准确率,无法调参。这个时候就是因为没有加random_state。加上以后就可以调参...
classsklearn.model_selection.KFold(n_splits=5, *, shuffle=False, random_state=None) K-Folds cross-validator 提供训练/测试索引以拆分训练/测试集中的数据。将数据集拆分为 k 个连续折叠(默认情况下不打乱)。 然后将每个折叠用作一次验证,而剩余的 k - 1 个折叠形成训练集。
random_state int,RandomState实例或无,默认=无 当shuffle为True时,random_state会影响索引的顺序,从而控制每个类别的每个折叠的随机性。否则,保留random_state为None。为多个函数调用传递可重复输出的int值 举例使用 import numpy as np from sklearn.model_selection import StratifiedKFold ...
您可以通过将random_state 设置为整数来使结果相同。 例子: >>> import numpy as np >>> from sklearn.model_selection import RepeatedStratifiedKFold >>> X = np.array([[1, 2], [3, 4], [1, 2], [3, 4]]) >>> y = np.array([0, 0, 1, 1]) >>> rskf = RepeatedStratifiedKFold...
random_state:int or RandomState instance, default=None 这和前一篇中提到的随机状态是一样的,需要配合shuffle参数使用 小栗子 import numpy as np from sklearn.model_selection import KFold X = np.random.randint(1,100,20).reshape((10,2)) X kf = KFold(n_splits=5) kf for X_train,X_test ...