sklearn.model_selection.StratifiedShuffleSplit

最新推荐文章于 2025-03-17 09:56:17 发布
最新推荐文章于 2025-03-17 09:56:17 发布
阅读量1.1k 收藏
点赞数
分类专栏： python
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_40949544/article/details/88035047
版权

分层抽样

https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.model_selection.StratifiedShuffleSplit.html#sklearn.model_selection.StratifiedShuffleSplit.split

实例：根据Income_cat进行分层抽样，前提：Income_cat已经分成了5类

from sklearn.model_selection import StratifiedShuffleSplit
#根据收入类别进行分层抽样StratifiedShuffleSplit
#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,
#参数 random_state控制是将样本随机打乱
split=StratifiedShuffleSplit(n_splits=1,test_size=0.2,random_state=42)
for train_index,test_index in split.split(housing,housing["income_cat"]):
    strat_train_set=housing.loc[train_index]
    strat_test_set=housing.loc[test_index]

检查各类别的比例分布

sklearn: model_selection
qq_39037910的博客
06-16 2622
model_selection 主要提供 交叉验证 和 结果评估 的工具, cross_validation 模块作为老版模块, 也拥有同样的方法, 在0.20.0版本中将会本移除, 因此尽量不要使用cross_validation 模块. sklearn.model_selection.train_test_split() 作用: 随机地将样本集合分为训练集和测试集.
sklearn.model_selection.train_test_split 将数据集分为8:2
HJ33_的博客
09-23 1210
使用pytorch，将 数据分为 训练：测试=8:2划分数据集的图解sklearn.model_selection.train_test_split 书写规范与参数含义这里举个例子运用到实际 划分数据集的图解 sklearn.model_selection.train_test_split 书写规范与参数含义 关于参数的含义 Parameters *arrayssequence of indexables with same length / shape[0] Allowed inputs a
sk-learn中StratifiedShuffleSplit（）函数
wtzhu_13的博客
06-27 1万+
sk-learn中提StratifiedShuffleSplit()提供分层抽样功能，确保每个标签对应的样本的比例 参数说明 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 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进行训练和测试集划分 2.设置tr...
【scikit-learn】sklearn.model_selection.StratifiedKFold 类： 分层 K 折交叉验证方法
最新发布
彬彬侠的博客
03-17 418
StratifiedKFold是sklearn.model_selection提供的分层K折交叉验证方法，用于确保每折（fold）中类别分布与原始数据集一致，适用于类别不均衡的数据集。StratifiedKFold适用于类别不均衡数据，确保每折类别比例一致，提高模型评估稳定性。可用于交叉验证（与cross_val_score结合），也可用于超参数优化（与GridSearchCV结合）。如果数据类别均衡，可以使用KFold，如果只是简单划分数据，可使用train_test_split。
python中数据集划分函数StratifiedShuffleSplit的使用
热门推荐
m0_38061927的博客
07-27 4万+
文章开始先讲下交叉验证，这个概念同样适用于这个划分函数1.交叉验证(Cross-validation) 交叉验证是指在给定的建模样本中，拿出其中的大部分样本进行模型训练，生成模型，留小部分样本用刚建立的模型进行预测，并求这小部分样本的预测误差，记录它们的平方加和。这个过程一直进行，直到所有的样本都被预测了一次而且仅被预测一次，比较每组的预测误差，选取误差最小的那一组作为训练模型。下图所示2.Str
sklearn数据集分割函数[StratifiedShuffleSplit、split]
墨流觞的博客
09-22 6455
sklearn.model_selection.StratifiedShuffleSplit(n_splits=10, test_size=’default’, train_size=None, random_state=None) 将数据集划分为几组数据集/测试集。 split(X, y) 按照y的值将数据集分为训练集或测试集，保证训练集和测试集中各类y值所占的比例与原数据集相同。 考虑一个...
ML之sklearn：sklearn库中的ShuffleSplit()函数和StratifiedShuffleSplit()函数的讲解
头部AI社区如有邀博主AI主题演讲请私信—心比天高，仗剑走天涯，保持热爱，奔赴向梦想！低调，专注，谦虚，自律，反思，成长，还算比较正能量的博主，公益免费传播…内心特别想在AI界做出一些可以推进历史进程影响力的技术(兴趣使然，有点小情怀，也有点使命感呀
09-04 6684
ML之sklearn：sklearn库中的ShuffleSplit()函数和StratifiedShuffleSplit()函数的讲解 目录 sklearn库中的ShuffleSplit()函数和StratifiedShuffleSplit()函数的讲解 ShuffleSplit()函数 StratifiedShuffleSplit()函数 sklearn库中的ShuffleSplit()函数和StratifiedShuffleSplit()函数的讲解 from s...
在Python中想运行from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.decomposition import PCA import pandas as pd from sklearn import svm import numpy as np import math import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib as mpl from matplotlib import colors from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn import datasets from matplotlib.colors import ListedColormap from sklearn.svm import SVC from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.model_selection import StratifiedShuffleSplit,StratifiedKFold from sklearn.model_selection import GridSearchCV from sklearn.model_selection import GridSearchCV, LeaveOneOut, cross_val_predict from sklearn.model_selection import KFold from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn.naive_bayes import GaussianNB from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier from sklearn import svm from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier from sklearn.metrics import roc_auc_score from sklearn.metrics import roc_auc_score import math import datetime import multiprocessing as mp from sklearn.ensemble import StackingClassifier from sklearn.pipeline import make_pipeline from sklearn.svm import LinearSVC import random怎么操作
07-12
from sklearn.model_selection import StratifiedShuffleSplit, StratifiedKFold from sklearn.model_selection import GridSearchCV from sklearn.model_selection import GridSearchCV, LeaveOneOut, cross_val_...
sklearn包中的model_selection
u013942394的博客
11-18 899
1. ._split a. BaseCrossValidator：所有交叉验证器的基类 b. KFold： 构造：KFold(n_splits=3, shuffle=False, random_state=None)。n_splits很好理解，shuffle指的是是否重新洗牌。random_state是seedsplit函数返回train, test数据集 c. GroupKFold：
sklearn 中ShuffleSplit（）函数详细解
weixin_48302334的博客
07-03 1513
ShuffleSplit()函数是交叉验证中的一种分割数据集的方法。它的作用是将原始数据集随机打乱，并按照指定的比例将数据集划分为训练集和测试集。具体来说，ShuffleSplit()函数会将数据集中的样本随机打乱，并根据设定的参数生成多个不重叠的训练集和测试集拆分。每次拆分都会返回一个新的拆分器。
纯随机采样(train_test_split)和分层采样(StratifiedShuffleSplit)| sklearn库实现
用途：中英文学习笔记，如有侵权，可评论留言，及时清理；学历：NUS计算机硕士；SYSU地球物理学士
07-19 1万+
Scikit-Learn 提供了一些函数，可以用多种方式将数据集分割成多个子集。 sklearn.model_selection.train_test_split 是纯随机的取样方法，即没有对原数据集进行分层，具体调用如下： from sklearn.model_selection import train_test_split train_set, test_set = train_test_split(data, test_size=0.2, random_state=42) 其中，random_s
StratifiedShuffleSplit实现分层抽样交叉验证
js010111的博客
03-13 4964
StratifiedShuffleSplit()实现分层抽样交叉验证 1. K-折交叉验证法 交叉验证通常采用K-折交叉验证法–将训练数据拆分成K份，用其中K-1份进行训练，剩下的一份进行预测，从而检测模型的数据泛化能力。 使用cross_val_score可以实现交叉验证，但在某些场景下，为了解决不同类别的样本间数量差异较大的问题，可以引入sklearn.model_selection下的StratifiedShuffleSplit类进行分层抽样验证和测试数据的分割，从而提高模型的说服力。 2. St
StratifiedShuffleSplit（）函数的详细理解
wangxuecheng666的博客
10-23 1万+
今天做一个机器学习项目，预测房价的问题， 里面学习到了一个函数StratifiedShuffleSplit()函数， 参考了一些文章讲解，但是有点模糊，所以自己就又思考了很久，搞明白了这个函数。 这里记录一下。 这是函数的原型： sklearn.model_selection.St...
机器学习入门一
simon_zhou_test的博客
06-24 438
# 机器学习入门一 安装环境省略。。。 背景： 这个数据集是基于 1990 年加州普查的数据。数据已经有点老（1990 年还能买一个湾区不错的房子），但是它有许多 优点，利于学习，所以假设这个数据为最近的。 你的第一个任务是利用加州普查数据，建立一个加州房价模 型。这个数据包含每个街区组的人口、收入中位数、房价中位数等指标。 街区组是美国调查局发布样本数据的最小地理单位（一个街区通常有 600 到...
sklearn分层抽样
weixin_47834823的博客
01-30 815
sklearn实现分层抽样
sklearn-数据集划分
云中寻雾的博客
05-27 8659
一般我们划分数据集都是用sklearn.model_selection里的函数，当然也可以人工划分一、train_test_split最常用的是train_test_split()函数，用来随机划分样本数据为训练集和测试集。优点：随机客观的划分数据，减少人为因素使用：x_train, x_test,  y_train, y_test = train_test_split(data, label, ...
python数据分类方法_对python中数据集划分函数StratifiedShuffleSplit的使用详解
weixin_39637049的博客
11-27 457
文章开始先讲下交叉验证，这个概念同样适用于这个划分函数1.交叉验证(Cross-validation)交叉验证是指在给定的建模样本中，拿出其中的大部分样本进行模型训练，生成模型，留小部分样本用刚建立的模型进行预测，并求这小部分样本的预测误差，记录它们的平方加和。这个过程一直进行，直到所有的样本都被预测了一次而且仅被预测一次，比较每组的预测误差，选取误差最小的那一组作为训练模型。下图所示2.Stra...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值