KFold与StratifiedKFold 的区别

最新推荐文章于 2025-12-31 23:52:26 发布
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博客聚焦于KFold与StratifiedKFold的区别，在信息技术领域，这两者常用于数据处理与分析，能帮助开发者更好地进行数据划分等操作，对相关工作有重要意义。
lly980310
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交叉验证之KFold和StratifiedKFold的使用（附案例实战）
m0_64336780的博客
04-25 2万+
交叉验证是在机器学习建立模型和验证模型参数时常用的办法。交叉验证，顾名思义，就是重复的使用数据，把得到的样本数据进行切分，组合为不同的训练集和测试集，用训练集来训练模型，用测试集来评估模型预测的好坏。在此基础上可以得到多组不同的训练集和测试集，某次训练集中的某样本在下次可能成为测试集中的样本，即所谓“交叉”。那么什么时候才需要交叉验证呢？交叉验证用在数据不是很充足的时候。通常情况下，如果数据样本量小于一万条，我们就会采用交叉验证来训练优化选择模型。
KFold,StratifiedKFold,cross_val_score用法
zyoulanxin的博客
10-09 1947
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
KFold与StratifiedKFold
ZhangJingHuaJYO的博客
03-12 2402
sklearn 中的KFold与StratifiedKFold函数的使用
交叉验证—KFold和StratifiedKFold
...
06-18 1514
KFold和StratifiedKFold都是Scikit-learn库中用于的数据分割方法，它们主要用于。KFold是一种基本的交叉验证策略，它将数据集地分为（用户指定的折叠数，如5折、10折等）个子集，，其余的子集作为训练集。这个过程会重复次，每次选择不同的子集作为验证集，每条数据都在验证集中。 KFold的主要目的是为了估计模型的能力，即模型在的数据上的表现。特点：StratifiedKFold同样是进行交叉验证，但它在分割数据时会保持每个折叠中。 这意味着对于分类问题，StratifiedKFold
Python中的KFold与StratifiedKFold
weixin_48697962的博客
07-25 1729
KFold与StratifiedKFold
KFold 和 StratifiedKFold交叉验证的不同点
m0_74184968的博客
08-05 408
当数据量较小时，选择适当的交叉验证方法尤为重要，因为少量数据中的类别分布波动可能会影响模型性能的评估。都是交叉验证方法，用于划分数据集以进行模型训练和验证，但它们在处理类别不平衡数据集时有所不同。更适合，因为它会确保每个折中的类别分布相对一致，从而避免在某些折中由于样本过少而导致模型性能评估不准确。并不考虑样本的类别分布，因此在处理类别不平衡的数据集时可能会导致某些折中的类别分布有较大的差异。在实践中，根据数据集和任务需求，选择适当的交叉验证方法是很重要的。：当数据集中的类别分布相对平衡时，使用普通的。
KFold与StratifiedKFold的区别
麦格芬230的博客
07-23 1194
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。 sklearn.model_selection.KFold(n_splits=3,shuffle=False,random_state=None) n_splits：表示将数据划分几等份 shuffle：在每次划分时，是否进行洗牌 若为False，其效果相当于random_state为整数...
[sklearn] KFold与StratifiedKFold用法
玛拉达
12-21 846
1. 概览 KFold和StratifiedKFold的作用都是用于配合交叉验证的需求，将数据分割成训练集和测试集。 2. 区别 KFold随机分割数据，不会考虑数据的分布情况。 StratifiedKFold会根据原始数据的分布情况，分割出同分布的数据。 3. 实验 3.1 代码 from sklearn.model_selection import KFold from sklearn.model_selection import StratifiedKFold import numpy as np
sklearn中 KFold 和 StratifiedKFold 差别
咕噜咕噜
07-31 735
KFold划分数据集：根据n_split直接进行顺序划分，不考虑数据label分布 StratifiedKFold划分数据集：划分后的训练集和验证集中类别分布尽量和原数据集一样 验证： from sklearn.model_selection import KFold from sklearn.model_selection import StratifiedKFold import numpy as np X = np.array([[10, 1], [20, 2], [30, 3], [40, 4],
kfold和StratifiedKFold 用法
qq_41917697的博客
01-16 3008
kfold和StratifiedKFold 用法两者区别代码及结果展示结果分析 两者区别 代码及结果展示 from sklearn.model_selection import KFold from sklearn.model_selection import StratifiedKFold #定义一个数据集 img_dataset=[[0,0],[1,1],[2,2],[3,3],[4,4],[5,5],[6,6],[7,7],[8,8],[9,9]] img_label=[0,0,0,0,1,1,1,
GridSearchCV调参（一） - 入门（KNN，KFold，StratifiedKFold）
weixin_43909872的博客
01-16 3791
前面看了一些基础的机器学习算法，今晚用到sklearn了，才发现原来还可以自动去调参数。。。记录一下 GridSearchCV 网格搜索交叉验证，关键在于交叉验证，意思就是把训练数据集拆分成训练集和验证集，拆分成不同组合来验证对于某个分类器取什么参数值最好 方法参数： class sklearn.model_selection.GridSearchCV(estimator, param_gri...
从零开发基于DeepSeek的端侧离线大模型语音助手：全流程指南
最新发布
2301_80211119的博客
12-31 594
引言端侧离线大模型语音助手的核心价值在于隐私保护、低延迟响应、无网络依赖，尤其适合对数据敏感或网络不稳定的场景（如家庭、车载、工业设备）。本文将基于DeepSeek大模型（如DeepSeek-R1-7B），结合端侧优化技术（量化、蒸馏、硬件加速），从需求分析、技术选型、架构设计、核心模块实现、优化策略等方面，提供一套可落地的开发指南。一、需求分析与技术定位• 核心功能：语音交互（唤醒、识别、合成）、任务自动化（设备控制、信息查询、日程管理）。
Python 抽象属性 (@property + @abstractmethod) 详解
nvd11的专栏
12-28 282
本文介绍了在Python中使用@property和@abstractmethod组合定义抽象属性的方法。这种模式能够强制子类提供一个只读的数据接口，同时保持实现的灵活性。子类既可以用简单的类属性赋值实现，也可以通过@property方法动态计算属性值。这种设计使接口语义更清晰（表示特征而非动作），调用方式统一（都通过obj.field访问），并兼顾了简单静态配置和复杂动态逻辑两种实现需求。示例展示了静态配置和动态计算两种实现方式，体现了Python在抽象属性设计上的优势。
使用 Hugging Face 镜像加速
yilvyangguang520的博客
12-26 383
使用 Hugging Face 镜像加速
anaconda是如何实现在cmd命令行前面加上环境名称
猛犸象
12-26 174
anaconda是如何实现在cmd命令行前面加上环境名称
【论文代码测试】SteganoGAN
qq_69146676的博客
12-26 1243
不使用项目里面的预训练模型，而是用自己训练的模型进行decode，还是会出现decode失败的问题。直接用项目里面的预训练模型进行decode会报下面的错误。项目版本：v0.1.4，所用载体图像和含密图像分别为。
redis笔记（python、Django怎么配置使用redis）
2302_79801992的博客
12-24 966
redis笔记（python、Django怎么配置使用redis）
常见实用的 NumPy 函数及其用法与注意点
Tipriest的博客
12-29 683
NumPy是Python科学计算的核心库，提供高效的多维数组对象ndarray及丰富的运算函数。本文介绍了NumPy常用操作，包括数组创建（np.array、np.zeros等）、形状变换（reshape、transpose等）、拼接拆分（stack、concatenate系列）、索引筛选（切片、布尔索引等）以及统计运算。重点讲解了stack与concatenate的区别：stack会新增维度，而concatenate在现有维度上扩展。NumPy通过C/Fortran底层实现，运算速度远超纯Python，是
【Java】反射机制
2501_91676654的博客
12-27 1200
Java反射机制是在运行时动态获取类信息并操作对象的机制，其核心功能包括获取类元数据、动态创建实例、调用方法和访问属性等。反射通过java.lang.reflect包和Class类实现，主要步骤包括获取Class对象、获取成员对象、突破访问权限和执行操作。获取Class对象有三种方式：类名.class、对象.getClass()和Class.forName()。反射在框架开发、动态代理和注解处理等场景中广泛应用，但存在性能损耗、破坏封装等缺点。优化反射性能可通过缓存反射对象、减少setAccessible调
kfold = StratifiedKFold(n_splits=5, shuffle=True, random_state=8)
08-30
`StratifiedKFold` 是 `sklearn.model_selection` 中的一个类，用于实现分层 k 折交叉验证。代码 `kfold = StratifiedKFold(n_splits=5, shuffle=True, random_state=8)` 的具体含义如下： - `n_splits=5`：表示将数据集划分为 5 个折叠（folds），即进行 5 折交叉验证。在每次交叉验证中，会使用其中 4 个折叠作为训练集，另外 1 个折叠作为测试集，并且这样的过程会重复 5 次，确保每个折叠都有机会作为测试集 [^2][^3][^4]。 - `shuffle=True`：表示在划分数据集之前，会先将数据打乱顺序。这样可以避免数据的原始顺序对划分结果产生影响，使得每次划分的训练集和测试集更具随机性 [^3][^4]。 - `random_state=8`：是随机数的种子。由于 `shuffle` 设置为 `True`，数据会被打乱，而 `random_state` 用于控制这个随机打乱的过程。当设定为一个固定的整数（这里是 8）时，每次运行代码时，数据的打乱方式和划分方式都会保持一致，方便复现结果，也便于不同模型之间的比较 [^3][^4]。 该代码的用途主要是在机器学习模型的评估和选择过程中，通过分层 k 折交叉验证来更准确地评估模型的性能。分层 k 折交叉验证会在每个折叠中保持各类别样本的比例与原始数据集中的比例相同，尤其适用于处理不平衡数据集，避免因数据集划分不均匀而导致的评估偏差。以下是一个简单的使用示例： ```python from sklearn.model_selection import StratifiedKFold import numpy as np # 示例数据 X = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6], [7, 8], [9, 10], [11, 12], [13, 14], [15, 16], [17, 18], [19, 20]]) y = np.array([0, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 1]) # 创建 StratifiedKFold 对象 kfold = StratifiedKFold(n_splits=5, shuffle=True, random_state=8) # 进行划分 for train_index, test_index in kfold.split(X, y): X_train, X_test = X[train_index], X[test_index] y_train, y_test = y[train_index], y[test_index] print("TRAIN indices:", train_index, "TEST indices:", test_index) ```
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