KFold与StratifiedKFold 的区别

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。
`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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