sklearn.model_selection.StratifiedShuffleSplit

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本文介绍sklearn中StratifiedShuffleSplit模块的使用方法及应用场景,该模块能够确保训练集和测试集中各类别样本的比例一致。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

scikit-learn之sklearn.model_selection.StratifiedFold
miaoyanmm的博客
05-30 955
StratifiedFold Stratified K-Folds cross-validator Provides train/test indices to split data in train/test sets. This cross-validation object is a variation of KFold that returns stratified folds. The ...
sklearn: model_selection
qq_39037910的博客
06-16 2656
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数据集分割函数[StratifiedShuffleSplit、split]
墨流觞的博客
09-22 6480
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...
【Python学习】 - sklearn学习 - 数据集分割方法 - 随机划分与K折交叉划分与StratifiedKFold与StratifiedShuffleSplit
xuanweiace的博客
02-20 1万+
一、随机划分 import numpy as np from sklearn import datasets iris = datasets.load_iris() X = iris.data y = iris.target # 1）归一化前，将原始数据分割 from sklearn.model_selection import train_test_split X_train,X_tes...
python中数据集划分函数StratifiedShuffleSplit的使用
TH_NUM的博客
08-09 2894
用法： from sklearn.model_selection import StratifiedShuffleSplit StratifiedShuffleSplit(n_splits=10,test_size=None,train_size=None, random_state=None) 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...
sklearn.model_selection.train_test_split 将数据集分为8:2
HJ33_的博客
09-23 1251
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
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_...
import pandas as pd from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.preprocessing import StandardScaler, OneHotEncoder from sklearn.compose import ColumnTransformer # 加载数据 housing = pd.read_csv("housing\housing.csv") #使用head()方法查看前五行 housing.head() #使用info()方法查看数据描述 housing.info() #使用housing[“ocean_proximity”].value_counts()查看非数值的项，也就是距离大海距离的项包含哪些属性，每个属性包含多少个街区 housing["ocean_proximity"].value_counts() #使用housing.describe()方法查看数值属性的概括 housing.describe() import matplotlib.pyplot as plt housing.hist(bins=50,figsize=(20,15)) plt.show() #随机取样 from sklearn.model_selection import train_test_split train_set,test_set=train_test_split(housing,test_size=0.2,random_state=42) test_set.head() #收入中位数柱状图 housing["median_income"].hist() plt.show() # Divide by 1.5 to limit the number of income categories import numpy as np housing["income_cat"]=np.ceil(housing["median_income"]/1.5) housing["income_cat"].head() # Label those above 5 as 5 housing["income_cat"].where(housing["income_cat"]<5,5.0,inplace=True) housing["income_cat"].hist() plt.show() #根据收入分类，进行分层采样，使用sklearn的stratifiedShuffleSplit类 from sklearn.model_selection import StratifiedShuffleSplit 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] #查看分层抽样之后测试集的分布状况 strat_test_set["income_cat"].value_counts()/len(strat_test_set) len(strat_test_set) #查看原始数据集的分布状况 housing["income_cat"].value_counts()/len(housing) # .value_counts():确认数据出现的频数 len(housing) #对分层采样和随机采样的对比 def income_cat_proportions(data): return data["income_cat"].value_counts()/len(data) train_set,test_set=train_test_split(housing,test_size=0.2,random_state=42) compare_props=pd.DataFrame({"Overall":income_cat_proportions(housing), "Stratified":income_cat_proportions(strat_test_set), "Random":income_cat_proportion
最新发布
03-30
from sklearn.preprocessing import StandardScaler scaler = StandardScaler() df[['age','income']] = scaler.fit_transform(df[['age','income']]) ``` #### 3. 类别编码 ```python from sklearn.preprocessing...
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...
sk-learn中StratifiedShuffleSplit（）函数 实现对数据集的划分
liguandong
02-11 1万+
sk-learn中提供了对数据集进行打乱划分的函数，StratifiedShuffleSplit（）是非常实用的函数，数据集在进行划分之前，首先是需要进行打乱操作，否则容易产生过拟合，模型泛化能力下降。sklearn.model_selection.StratifiedShuffleSplit(n_splits=10, test_size=’default’, train_size=None, r...
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的K-fold交叉验证类ShuffleSplit、GroupShuffleSplit用法介绍
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YQ的博客
06-26 2万+
当样本数据量比较小时，K-fold交叉验证是训练、评价模型时的常用方法，本文介绍Scikit-learn的可用于K-fold交叉验证的集合划分类ShuffleSplit、GroupShuffleSplit的用法。
机器学习实战(四)模型验证和选择
谢小小XH
04-23 5964
模型验证和选择
sklean.StratifiedShuffleSplit（）函数深层次的理解
Miracle8070
09-27 5659
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.StratifiedShuffleSplit(n_splits=10, test_size=’default’, trai...
sk-learn中对数据集划分函数train_test_split和StratifiedShuffleSplit
知识搬运工的博客
02-24 4099
1、随机划分训练集和测试集train_test_split train_test_split是交叉验证中常用的函数，功能是从样本中随机的按比例选取train_data和test_data，形式为： from sklearn.model_selection import train_test_split #展示不同的调用方式 train_set, test_set = train_test_...
difference between StratifiedKFold and StratifiedShuffleSplit in sklearn
u010016056的博客
07-09 638
In KFolds, each test set should not overlap, even with shuffle. With KFolds and shuffle, the data is shuffled once at the start, and then divided into the number of desired splits. The test data is al...
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 6714
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...
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