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...
stratify是为了保持split前类的分布。比如有100个数据,80个属于A类,20个属于B类。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test...
在机器学习中,我们通常将原始数据按照比例分割为“测试集”和“训练集”,从 sklearn.model_selection 中调用train_test_split 函数 简单用法如下: X_train,X_test, y_train, y_test =sklearn.model_selection.train_test_split(train_data,train_target,test_size=0.4, random_state=0,stratify=y_train) # ...
Obtainstratified splitswith thestratifyparameter Usetrain_test_split()as a part ofsupervised machine learningprocedures You’ve also seen that thesklearn.model_selectionmodule offers several other tools for model validation, including cross-validation, learning curves, and hyperparameter tuning. ...
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...
传入X,y,设置test_size指定测试集占的比例,设置random_state保证划分情况能复现,设置划分策略stratify为分类认为的标签列。这种方法在方法1的基础上增加了划分策略,能够让训练集和测试集上的标签分布更为一致。 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.4, random_state=0...
首先，我们引入数据并进行基本处理。接着，采用`train_test_split`进行数据集划分。在方法一中，我们只需传入数据集`X`和标签`y`，指定测试集占的比例`test_size`，并设置`random_state`确保每次执行结果可复现。这种方法是最基础且常用的，能直观展示训练集与测试集在类别分布上的差异。我们以数字“5...
stratify:array-like默认=没有 如果没有,则以分层的方式分割数据,并将其用作类标签。 Returns splitting:list, length=2 * len(arrays) List containing train-test split of inputs. New in version 0.16: If the input is sparse, the output will be a scipy.sparse.csr_matrix. Else, output type is...
X_train,X_test,y_train,y_test=train_test_split(X,y,stratify=y) 背景 不均衡データを扱う機会があり、学習データと評価データの正解ラベルの割合を揃えたかった。 ライブラリ情報 項目情報 Python3.9.7 sklearn1.1.3 ソースコード