sklearn.model_selection.train_test_split(*arrays, test_size=None, train_size=None, random_state=None, shuffle=True, stratify=None) 将数组或矩阵拆分为随机训练和测试子集。 将输入验证和next(ShuffleSplit().split(X, y))和应用程序包装起来的快速实用程序,以将数据输入到单个调用中,以便在单列中拆分(...
train_test_split函数的功能有: 将数据集分割成训练集和测试集两部分,可以指定分割比例。 可以根据需要随机打乱数据集。 可以根据指定的随机种子确保每次运行时分割结果一致。 可以同时分割多个特征和目标变量。 可以根据需要对分割后的数据进行stratify分层抽样,以保持原数据集中类别比例的一致性。 0 赞 0 踩最新问答...
X_train,X_test,y_train,y_test=train_test_split(X,y,test_size=0.2,stratify=y) 1. 最后,我们可以返回划分后的数据集。 returnX_train,X_test,y_train,y_test 1. 以上就是使用stratify进行分层划分的完整代码示例。下面是完整的代码块: importpandasaspdfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_split...
如果train_test_split(… test_size=0.25, stratify = y_all), 那么split之后数据如下: training: 75个数据,其中60个属于A类,15个属于B类。 testing: 25个数据,其中20个属于A类,5个属于B类。 用了stratify参数,training集和testing集的类的比例是 A:B= 4:1,等同于split前的比例(80:20)。通常在这种类分...
stratify:一个数组对象或者None。如果它不是None,则原始数据会分层采样,采样的标记数组由参数指定。 返回值:train_test_split的返回值为一个列表,一次给出一个或多个数据集的划分结果。每个数据集都划分为两个部分。 示例代码如下: from sklearn.model_selection import train_test_split ...
在训练机器学习模型时，划分训练集和测试集是一个关键步骤。其中，`train_test_split`是常用的数据集划分方法之一。下面，我们将通过`load_digits`手写数字数据集，来具体探讨`train_test_split`的多种使用方法，以便根据需求灵活应用。首先，我们引入数据并进行基本处理。接着，采用`train_test_split`进行...
在这个示例中,`custom_train_test_split`函数实现了手动拆分数据集的逻辑,使用了随机种子 `random_state` 来确保结果的可复现性。 4. 考虑分层抽样 在某些情况下,如分类问题中类别不平衡的情况下,我们希望在训练集和测试集中保持类别的比例。`train_test_split`函数和手动实现都可以通过设置 `stratify` 参数或者在...
Python中我们通过train_test_split设置stratify参数即可完成分层操作。 fromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitstratified_sample,_=train_test_split(population,test_size=0.9,stratify=population[['label']])print(stratified_sample) 3.聚类抽样(Cluster Sampling) ...
train_test_split( * arrays, test_size=None, train_size=None, random_state=None, shuffle=True,stratify=None) *arrays:可以是列表、numpy数组、scipy稀疏矩阵或pandas的数据框 test_size:可以为浮点、整数或None,默认为None ①若为浮点时,表示测试集占总样本的百分比 ...
# 使用 sklearn 进行分层抽样fromsklearn.model_selectionimporttrain_test_split#data['TYPE']是在data中的某一个属性列X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(df,df['TYPE'], test_size=0.2, stratify=df['TYPE'])#test_size 测试集占比print(X_train.shape)print(X_test.shape)'...