StratifiedShuffleSplit()函数 实现对数据集的划分 1 sklearn.model_selection.StratifiedShuffleSplit(n_splits=10, test_size=’default’, train_size=None, random_state=None) 参数n_splits是将训练数据分成train/test对的组数,可根据需要进行设置,默认为10 参数test_size和train_size是用来设置train/test对中t...
from sklearn.model_selection import StratifiedShuffleSplit StratifiedShuffleSplit(n_splits=10,test_size=None,train_size=None, random_state=None) 1. 2. 2.1 参数说明 参数n_splits是将训练数据分成train/test对的组数,可根据需要进行设置,默认为10 参数test_size和train_size是用来设置train/test对中train...
def __init__(self, n_splits=10, *, test_size=None, train_size=None, random_state=None): super().__init__(n_splits=n_splits, test_size=test_size, train_size=train_size, random_state=random_state) self._default_test_size = 0.1 def _iter_indices(self, X, y, groups=None): ...
from sklearn.model_selection import StratifiedShuffleSplit 参数 n_splits: int, default=10 要生成的划分次数(即训练/测试对的数量)。 test_size: float or int, default=None 测试集所占的比例或绝对大小。如果为浮点数,则表示占总体的比例;如果为整数,则表示具体的样本数。当使用比例时,test_size 和trai...
首先,StratifiedShuffleSplit洗牌你的数据,然后它也将数据分成n_splits部分。然而,这还没有完成。在这一步之后,StratifiedShuffleSplit选择一个部分作为测试集。然后重复相同的过程n_splits - 1其他时间,得到n_splits - 1其他测试集。看下图,同样的数据,但是这次4个测试集没有覆盖所有数据,即测试集之间存在重叠。
n_splits:整数,默认=10 重新洗牌和拆分迭代的次数。 test_size:浮点数或整数,默认=无 如果是浮点数,则应介于 0.0 和 1.0 之间,表示要包含在测试拆分中的数据集的比例。如果是int,表示测试样本的绝对数量。如果为 None,则将该值设置为火车大小的补码。如果train_size也是None,它将被设置为0.1。
n_splits : int, default=10. Number of re-shuffling & splitting iterations. test_size : float or int, default=None. If float, should be between 0.0 and 1.0 and represent the proportion of the dataset to include in the test split. If int, represents the absolute number of test samples....
语法:sklearn.model_selection。StratifiedShuffleSplit(n _ splits = 10,* test _ size =无,train _ size =无,random _ state =无) 参数: n_splits:int,默认值=10 重新洗牌和拆分迭代的次数。 test_size:float 或 int,默认值=None 如果为浮点型,则应介于 0.0 和 1.0 之间,并表示要包含在测试分割中...
MultilabelStratifiedKFold是用于多标签多分类的K折交叉验证 fromiterstrat.ml_stratifiers import MultilabelStratifiedKFold, MultilabelStratifiedShuffleSplit# 5折nfold = 5 kf = MultilabelStratifiedKFold(n_splits=nfold,shuffle=True,random_state=2020) ...
StratifiedShuffleSplit(n_splits=10,test_size=None,train_size=None, random_state=None)2.1 参数说明 参数 n_splits是将训练数据分成train/test对的组数，可根据需要进⾏设置，默认为10 参数test_size和train_size是⽤来设置train/test对中train和test所占的⽐例。例如：1.提供10个数据num进⾏训练和...