StratifiedKFold

最新推荐文章于 2022-11-12 18:08:30 发布
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分类专栏： python
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StratifiedKFold是一种交叉验证方法，即使在设置shuffle=True时，也能保持每个类别内部的比例。它在随机划分数据集时，确保了每个fold中各类别的比例与原始数据集相同。尽管如此，返回的索引序列仍然有序，方便后续训练时进行数据洗牌。这种方法在处理不平衡数据集时尤其重要，保证了验证集的多样性。

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StratifiedKFold

设置shuffle=True的情况

虽然会随机划分
仍然保持每类中的比例
而且返回的索引仍然是从小到大的
因为训练的时候需要再次shuffle

KFold,StratifiedKFold,cross_val_score用法
zyoulanxin的博客
10-09 1858
一 、KFold和StratifiedKFold KFold: KFold交叉采样：将训练/测试数据集划分n_splits个互斥子集，每次只用其中一个子集当做测试集， 剩下的（n_splits-1）作为训练集，进行n_splits次实验并得到n_splits个结果。 注：对于不能均等分的数据集，前n_samples%n_spllits子集拥有n_samples//n_spllits+1个样本， 其余子集都只有n_samples//n_spllits个样本。（例10行数据分3份，只有一份可分4行，其他均为3行
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sklearn StratifiedKFold， KFold的shuffle参数
yanhe156的博客
05-25 7850
我一直有一个疑问，这个shuffle参数到底做了什么，会不会打乱样本的顺序，导致我想生成训练集的预测结果后，再拼接到ID上时顺序就对应不上了。 shuffle = False import numpy as np from sklearn.model_selection import KFold a = np.arange(10) kfold = KFold(n_splits=3, shuffle...
StratifiedKFold测试
weixin_41183901的博客
09-30 191
from sklearn.model_selection import KFold,StratifiedKFold
5. KFold, StratifiedKFold,StratifiedShuffleSplit, GroupKFold区别以及Stratified Group KFold
aigonna
09-11 3019
5. KFold, StratifiedKFold,StratifiedShuffleSplit, GroupKFold区别以及Stratified Group KFold
StratifiedKFold与Kfold在shuffle后的主要区别
chunjiekid的博客
10-11 2075
不shuffle时KFold按照各样本原来的顺序简单分折，而StratifiedKFold分层抽样 from sklearn.model_selection import KFold,StratifiedKFold X = np.array([ [1, 2, 3, 4], [11, 12, 13, 14], [21, 22, 23, 24], [31, 32, 33, 34], [41, 42, 43, 44], [51, 52, 53, 54], [
sklearn笔记：StratifiedKFold和StratifiedShuffleSplit的区别？
htuhxf的博客
10-31 3917
首先上图： 由上图可见，KFold和ShuffleSplit的最大不同就是，KFold进行的n_split划分，每次的划分数据都不会重复，而ShuffleSplit的会有重复的； 进一步展开的说： KFold 和ShuffleSplit都是分层抽样，都可以进行n次split（上例中都是4次）以便用于交叉验证，都可以在split之前把数据“洗洗牌”打乱； 不同点是KFold，在shuffle=T...
人工智能 StratifiedKFold
xllzuibangla的博客
05-25 497
1、基础 StratifiedKFold——执行分层采样 sklearn.model_selection.StratifiedKFold(n_splits=,random_state=,shuffle=) y:样本集标记序列 n：整数，数据集大小 n_flods：整数k，大于等于2 shuffle：布尔值，是否混洗数据 random_state整数——随机数种子，否则为随机数生成器 split(X[,y,groups]) X：训练数据集(n_samples,n_features) y：标记信息(n_s
基于数据挖掘（银行流失预警）数据的处理、LightGBM、(里面含有：GridSearchCV寻找最优参、StratifiedKFold分层5折切分、_test
最新发布
12-27
基于数据挖掘（银行流失预警）数据的处理、LightGBM、skLearning包(里面含有：GridSearchCV寻找最优参、StratifiedKFold分层5折切分、_test_Split单次数据切分等)、叠层模型融合、画AUC图、画混淆矩阵图，并输出预测...
【机器学习】Ｋ折交叉验证StratifiedKFold的解析与使用
BetterBench的博客
02-19 5237
作用 分层的K折交叉验证器。 提供训练/测试索引以将数据拆分为训练/测试集。 此交叉验证对象是KFold的变体，它返回分层的折痕。折叠是通过保留每个类别的样品百分比来进行的。 参数解析 n_splits int，默认= 5 折数。必须至少为2。在0.22版中更改：n_splits默认值从3更改为5。 shuffle bool，默认= False 在拆分成批次之前是否对每个班级的样本进行混洗。请注意，每个拆分内的样本都不会被混洗。 random_state int，RandomState实例或无，
样本类别不均匀使用StratifiedKFold分层
qq_45893652的博客
11-12 1586
在处理具有不平衡类分布的分类任务时，我们应该更喜欢`StratifiedKFold`而不是`KFold`。
python中的StratifiedKFold
qq_41721660的博客
05-12 1万+
文章目录1. KFold2. StratifiedKFold3. generator4. 建模中的应用 1. KFold 首先要搞清楚，KFold是用于生成交叉验证的数据集的，而StratifiedKFold则是在KFold的基础上，加入了分层抽样的思想，使得测试集和训练集有相同的数据分布，因此表现在算法上，StratifiedKFold需要同时输入数据和标签，便于统一训练集和测试集的分布 概念 将数据K等分，依次选择其中一份作为测试集，其余k-1份作为训练集 X=np.array([ [
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weixin_41160054的博客
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