sklearn.KFold用法示例

最新推荐文章于 2024-01-09 23:23:11 发布
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分类专栏： 随笔（问题处理） 文章标签： sklearn.KFold 用法示例 参数解释
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sklearn.KFold用法示例

参数解释

  • class sklearn.model_selection.KFold(n_splits=’warn’, shuffle=False, random_state=None)
    • 将训练/测试数据集划分n_splits个互斥子集，每次用其中一个子集当作验证集，剩下的n_splits-1个作为训练集，进行n_splits次训练和测试，得到n_splits个结果
    • API文档
    • shuffle = False则不会对传入的训练集打乱，是按顺序进行划分的，每次运行代码得到的划分结果一样
    • shuffle = True则对传入的数据集打乱，随机划分n_splits组数据。常与random_state配合使用，以保存重复运行代码得到的随机划分一致
    • 函数的用法是fold = KFold（参数设置）；fold.split(train_data)。返回值是train和test的索引

用法示例

  • 导入模块
import numpy as np
from sklearn.model_selection import KFold
  • shuffle = False时，每次运行结果一致
    在这里插入图片描述
  • shuffle = True时，每次运行得到的分组都不一样
    在这里插入图片描述
  • 即想打乱数据，又想每次打乱方式一样
    在这里插入图片描述
KFold实现K折交叉验证（Cross-Validation）
macan的博客
08-26 3183
KFold实现K折交叉验证（Cross-Validation） 前一篇已经说过交叉验证的原理了，这篇使用sklearn库中的KFold来具体实现。 官方解释 先贴一张官方的截图 参数配置 n_splits: 整数，表示分割折数（K），默认3；分割数据的份数，至少为2 shuffle: 布尔，可选 ，分割数据之前是否打乱数据 random_state： int，RandomState实例或者No...
机器学习小知识点系列：sklearn.model_selection.KFold
weixin_45004761的博客
10-13 690
机器学习小知识点系列：sklearn.model_selection.KFoldKFoldParametersn_splits : int, default=5shuffle : bool, default=Falserandom_state : int or RandomState instance, default=NoneMethodsget_n_splits(X=None, y=None, groups=None)split(X, y=None, groups=None)Examples KFold
sklearn sklearn中KFold()的具体用法
guoqingru0311的博客
05-13 2156
@[TOC](sklearn sklearn中KFold()的具体用法)
sklearn.model_selection的StratifiedKFold实例
Love-Coding
11-04 1万+
from sklearn.model_selection import StratifiedKFold X = np.array([[1, 2], [3, 4], [1, 2], [3, 4], [5, 6],[7, 8]]) y = np.array([0, 0, 0, 1, 1, 1])#1的个数和0的个数要大于3，3也就是n_splits skf = StratifiedKFold(n_spl
Kfold使用方法
weixin_44414593的博客
07-07 8853
Kfold是sklearn中的k折交叉验证的工具包 from sklearn.model_selection import KFold 入参 sklearn.model_selection.KFold(n_splits=3, shuffle=False, random_state=None) n_splits：k折交叉验证 shuffle：是否每次生成数据集时进行洗牌 random_state：仅当洗牌时有用，random_state数值相同时，生成的数据集一致。 方法 print(kf.get_n_sp
牛掰的算法系列：K折交叉验证（KFold）常见使用方法
职场摸鱼小专家
10-18 6833
K 折交叉验证（KFold）会将数据集划分为 k 个分组，成为折叠（fold）。如果 k 的值等于数据集实例的个数，那么每次的测试集就只有一个，这种处理方式称为“留一”。
import pandas as pd import numpy as np from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer from sklearn.metrics import f1_score from sklearn.svm import SVC from sklearn.model_selection import KFold from sklearn import tree from sklearn.naive_bayes import GaussianNB from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier from sklearn.ensemble import BaggingClassifier from sklearn.preprocessing import Normalizer if __name__ == "__main__": ''' 1.数据处理部分 ''' train_data = pd.read_csv("train.txt", header = None, sep = ",") test_data = pd.read_csv("test.txt", header = None, sep = ",") train_data.dropna(inplace = True) #删除有缺失值的行 test_data.dropna(inplace = True) ''' 2.文本-向量转换处理，原理参见tf-idf的应用 - 可以自行实现word2vec等更多方法 ''' x_train = list(train_data[0]) y_train = train_data[1] x_test = list(test_data[0]) y_test = test_data[1]
04-28
示例代码： ```python from sklearn.model_selection import GridSearchCV param_grid = {'C': [0.1, 1, 10], 'kernel': ['linear', 'rbf']} grid_search = GridSearchCV(SVC(), param_grid, cv=5, scoring='...
完善def load_data(): # 假设这里加载的是已经预处理好的数据集 # 数据集应包含 x_train, y_train, x_test, y_test pass 根据from sklearn.datasets import load_digits from sklearn.preprocessing import LabelBinarizer from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.metrics import classification_report, confusion_matrix
最新发布
05-14
或者使用to_categorical，如Keras中的方法，但这里可能用sklearn的OneHotEncoder更合适。 代码示例： from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder encoder = OneHotEncoder(sparse=False) y_train_encoded = ...
python——机器学习：sklearn模型选择model_selection模块函数说明和应用示例
weixin_53848907的博客
01-09 7404
本篇文章通过具体数据做示例，总结了sklearn中模型选择model_selection模块常用函数的说明和使用方法。包括：1. 数据切分：train_test_split；2. K折交叉验证：KFold,StratifiedKFold,cross_val_score；3. 参数网格搜索GridSearchCV
血泪教训——sklearn.model_selection的KFold中shuffle参数的重要性
Yqq19950707的博客
04-22 4287
血泪教训——sklearn.model_selection的KFold中shuffle参数的重要性 最近用python跑了几个集成学习模型，做交叉验证的时候发现一个问题，利用train_test_split进行交叉验证结果很哈好；而利用KFold进行十折交叉验证的时候，结果很差。 多番探索后，发现是KFold中**shuffle**参数导致的。 sklearn.model_selection中的KFold函数共有三个参数： n_splits : 整数，默认为5。表示交叉验证的折数（即将数据集分为几份），
from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn.datasets import make_classification from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.metrics import accuracy_score # 生成示例数据 X, y = make_classification(n_samples=1000, n_features=10, n_informative=5, n_redundant=0, random_state=42) # 划分训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) # 创建Logit模型 model = LogisticRegression() # 训练模型 model.fit(X_train, y_train) # 预测 y_pred = model.predict(X_test) # 计算准确率 accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred) print(f"Accuracy: {accuracy}")
03-08
这段代码展示了如何使用 `scikit-learn` 库构建、训练和评估一个逻辑回归分类模型。下面是详细的步骤说明以及每个部分的作用： ### 1. 导入必要的库 ```python from sklearn.linear_model import Logistic...
k折交叉验证KFold()函数
qq_43653405的博客
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KFold（n_split, shuffle, random_state） 　参数：n_splits:要划分的折数 　　　　shuffle: 每次都进行shuffle，测试集中折数的总和就是训练集的个数 　　　　random_state:随机状态 from sklearn.model_selection import KFold kf = KFold(n_splits=3,random_state=1) for train, test in kf.split(titanic): titanic为X，即要
KFold（）：K折交叉验证
qq_42891453的博客
08-29 1575
原理： 模型在验证数据中的评估常用的是交叉验证，又称循环验证。它将原始数据分成K组(K-Fold)，将每个子集数据分别做一次验证集，其余的K-1组子集数据作为训练集，这样会得到K个模型。这K个模型分别在验证集中评估结果，最后的误差MSE(Mean Squared Error)加和平均就得到交叉验证误差。交叉验证有效利用了有限的数据，并且评估结果能够尽可能接近模型在测试集上的表现，可以做为模型优化的指标使用。 KFold(n_splits=’warn’, shuffle=False, random_sta
sklearn.model_selection.StratifiedKFold
uouj3766的博客
10-10 1629
sklearn.model_selection.StratifiedKFold class sklearn.model_selection.StratifiedKFold(n_splits=5, *, shuffle=False, random_state=None) StratifiedKFold是k-fold的变种，会返回Stratified（分层）的折叠；每个小集合中，各个类别的样例比例大致和完整数据集中相同。 参数： n_splits:int, default=5 表示把数据划分成几等分 shuff
sklearn的K折交叉验证函数KFold使用
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01-28 4839
K折交叉验证时使用： KFold（n_split, shuffle, random_state） 参数：n_split:要划分的折数 shuffle: 每次都进行shuffle，测试集中折数的总和就是训练集的个数 random_state:随机状态 from sklearn.model_selection import KFold kf = KFold(5, True, 10) X, Y...
sklearn kfold_python sklearn中KFold与StratifiedKFold
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11-22 317
在机器学习中经常会用到交叉验证，常用的就是KFold和StratifiedKFold，那么这两个函数有什么区别，应该怎么使用呢？首先这两个函数都是sklearn模块中的，在应用之前应该导入：from 首先说一下两者的区别，StratifiedKFold函数采用分层划分的方法（分层随机抽样思想），验证集中不同类别占比与原始样本的比例保持一致，故StratifiedKFold在做划分的时候需要传入标签...
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08-03 1万+
使用方法： # 导入方式 from sklearn.model_selection import KFold KFold(n_split, random_state, shuffle) 参数： n_split：需要划分多少折数 shuffle：是否进行数据打乱 random_state：随机数 skf = KFold(n_splits=10, random_state=233, shuffle=True) KFold()方法中的split()： split(a,b)：方法会根据折数对a和b进行划分。
交叉验证之KFold和StratifiedKFold的使用（附案例实战）
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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。
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