fromsklearn.model_selectionimportKFold kf=KFold(n_splits=5,shuffle=True,random_state=42)fortrain_index,test_indexinkf.split(X):print("TRAIN:",train_index,"TEST:",test_index) 1. 2. 3. 4. 5. 在调试过程中,请留意请求处理的流程
K-Fold是最简单的K折交叉,n-split就是K值,shuffle指是否对数据洗牌,random_state为随机种子 K值的选取会影响bias和viriance。K越大,每次投入的训练集的数据越多,模型的Bias越小。但是K越大,又意味着每一次选取的训练集之前的相关性越大,而这种大相关性会导致最终的test error具有更大的Variance。一般来说,根据...
It return the row indices corresponding to train and test. # We set random_state to ensure we get the same splits every time we run this. kf = KFold(titanic.shape[0], n_folds=3, random_state=1) 我不确定它到底在做什么以及 kf 是什么类型的对象。我尝试阅读文档,但没有多大帮助。还有...
random_state:随机种子数,当设定值(一般为0)后可方便调参,因为每次生成的数据集相同 StratifiedKFold分层采样,用于交叉验证:与KFold最大的差异在于,StratifiedKFold方法是根据标签中不同类别占比来进行拆分数据的。 + View Code 参数含义同KFold。 二、实例分析两者差别 首先生成8行数据(含特征和标签数据) 1import...
3. kfold函数:在Scikit-learn中,可以使用KFold类来实现k-fold交叉验证。KFold类是sklearn.model_selection模块中的一个函数,用于划分数据集。该函数接受参数n_splits,指定划分的份数,以及其他可选参数。例如,可以使用random_state参数来设置随机数种子,以确保每次运行都得到相同的划分结果。
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...
KFold与StratifiedKFold都接受以下参数：n_splits：决定划分数据集为多少份，通常设置为3。shuffle：控制是否在划分前打乱数据顺序。random_state：用于设置随机数生成器的种子，确保实验结果可复现。输出结果：KFold与StratifiedKFold的输出结果均为各个折的数据索引。适用场景：KFold：适用于类别分布较为平衡...
kf = KFold(n_splits = 5, shuffle = True, random_state = 0) for i in kf.split(x_train.x,x_train.y): print(i) 运行结果: 可以看到,第一组验证集是两个偶数,第四组是两个奇数,就是随机分的。 这里需要注意,上面说两个偶数和两个奇数是指验证集的样本的类别,而不是上图的两个数组。图中...
StratifiedKFold同样接受n_splits、shuffle和random_state参数，但其核心功能在于保证每个验证集的类别分布与原始数据集一致，这对于评估分类模型性能尤为重要。在日常实践中，理解并熟练使用这些函数能够帮助我们更准确地评估模型，特别是在处理类别不平衡数据时。通过记录和分享这些经验，我们可以相互学习，共同...
KFold函数是scikit-learn库中的一个函数,它用于将数据集划分成K个不重叠的子集。KFold函数的使用方法如下: fromsklearn.model_selectionimportKFold# 创建KFold对象kf=KFold(n_splits=K,shuffle=False,random_state=None)# 划分数据集fortrain_index,test_indexinkf.split(X):X_train,X_test=X[train_index]...