StratifiedKFold和Kfold的区别

最新推荐文章于 2025-04-21 14:22:18 发布
置顶 最新推荐文章于 2025-04-21 14:22:18 发布
阅读量1.3w 收藏 8
点赞数 4
CC 4.0 BY-SA版权
分类专栏： ML
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/zhangbaoanhadoop/article/details/79559011

StratifiedKFold用法类似Kfold，但是他是分层采样，确保训练集，测试集中各类别样本的比例与原始数据集中相同。

例子：

import numpy as np 
from sklearn.model_selection import KFold,StratifiedKFold

X=np.array([
    [1,2,3,4],
    [11,12,13,14],
    [21,22,
最低0.47元/天 解锁文章
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。
k折划分数据
longrootchen的博客
08-01 495
采用 K 折交叉验证之前需要先划分好数据，这里记录一下各种 K 折划分数据的方法 文章目录0. 示例 csv1. KFold2. StratifiedKFold3. StratifiedGroupKFold 0. 示例 csv 构造一个 example.csv 为例，其中 image_name 为特征，patient_id 为分组，target 为标签。 1. KFold 太简单不写了 2. StratifiedKFold import os import numpy as np import panda
KFold，StratifiedKFold k折交叉切分
热门推荐
wqh_jingsong的专栏
09-08 7万+
StratifiedKFold用法类似Kfold，但是他是分层采样，确保训练集，测试集中各类别样本的比例与原始数据集中相同。例子：import numpy as np from sklearn.model_selection import KFold,StratifiedKFoldX=np.array([ [1,2,3,4], [11,12,13,14], [21,22,2
【Python数据分析300个实用技巧】17.数据清洗与预处理之数据分层抽样秘籍：用StratifiedKFold保留分布
最新发布
04-21 939
数据分层就像程序员的类型检查，虽然要多写几行代码，但能避免90%的后期灾难。记住：好的数据科学家不是在调参，而是在守护数据分布！当你下次看到模型表现异常时，不妨先检查一下数据拆分方式。编程之路没有捷径，但正确的工具能让我们少走弯路。保持对数据的敬畏之心，你离高手就只有一层StratifiedKFold的距离！
Stratified k-fold
Fushun Su's Gleanings
06-02 668
StratifiedKFold is a variation of k-fold which returns stratified folds: each set contains approximately the same percentage of samples of each target class as the complete set.
python中的StratifiedKFold
qq_41721660的博客
05-12 1万+
文章目录1. KFold2. StratifiedKFold3. generator4. 建模中的应用 1. KFold 首先要搞清楚，KFold是用于生成交叉验证的数据集的，而StratifiedKFold则是在KFold的基础上，加入了分层抽样的思想，使得测试集和训练集有相同的数据分布，因此表现在算法上，StratifiedKFold需要同时输入数据和标签，便于统一训练集和测试集的分布 概念 将数据K等分，依次选择其中一份作为测试集，其余k-1份作为训练集 X=np.array([ [
sklearn.model_selection.StratifiedKFold
weixin_41798592的博客
09-21 1157
sklearn.model_selection.StratifiedKFold(n_splits=’warn’, shuffle=False, random_state=None) 分层K-Folds交叉验证器 提供训练/测试索引以分割训练/测试集中的数据。 此交叉验证对象是KFold的变体，可返回分层折叠。通过保留每个类别的样本百分比来进行折叠。 参数： n_splits ： int，defau...
stratifiedkfold与kfold
06-09
StratifiedKFold和KFold都是交叉验证（cross-validation）中常用的方法。 KFold将数据集分为k个互斥的子集，每次将其中一个子集作为验证集，其余k-1个子集作为训练集进行训练和验证，最终得到k个模型的验证结果的...
StratifiedKfold和KFold的区别
weixin_44514388的博客
05-14 1695
@@机器学习小白 StratidfiedKfold和KFold交叉验证，都是将训练集分成K份，其中K-1份的训练集，1份的验证集。 不过特别的是StratifiedKfold将验证集的正负样本比例，保持和原始数据的正负样本比例相同 import numpy as np from sklearn.model_selection import StratifiedKFold,KFold X =...
Python-sklearn包中StratifiedKFold和KFold生成交叉验证数据集的区别
MsSpark的博客
11-25 2万+
sklearn包中StratifiedKFold和KFold采样的区别 一、StratifiedKFold及KFold主要区别及函数参数 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_spl...
StratifiedKFold测试
weixin_41183901的博客
09-30 204
from sklearn.model_selection import KFold,StratifiedKFold
【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
01-06
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_test,y_train,y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2,
StratifiedKFold 函数介绍
我有明珠一颗的博客
10-05 3299
StratifiedKFold 是一种交叉验证方法，用于在机器学习任务中对数据集进行划分。它是对KFold方法的改进，特别适用于样本不平衡的情况。在 StratifiedKFold 中，数据集被划分为k折（folds），其中每折都保持了原始数据中各个类别的样本比例。这意味着每个折中的类别分布与整个数据集中的类别分布相似。
StratifiedKFold交叉验证（k-fold cross-validation）
Python领域优质萌新学习笔记
06-23 912
训练和测试：在每个折叠中，使用训练索引和测试索引从原始数据集中获取相应的训练集和测试集。然后，可以使用这些数据进行模型的训练和测试。在每个折叠中，我们创建了一个逻辑回归模型，并使用训练数据进行训练。通过使用交叉验证，可以在保持数据分布一致的同时，对模型进行多次评估和验证，提高模型评估的可靠性和泛化能力。方法返回一个生成器对象，该对象提供了每个折叠的训练索引和测试索引。循环遍历生成器对象，每次迭代获取一个折叠的训练索引和测试索引。个子集，每个子集都会被用作一次测试集，其余的作为训练集。
StratifiedKFold 用法
luoganttcc的博客
05-20 2万+
StratifiedKFold 将X_train和 X_test 做有放回抽样，随机分三次，取出索引 import numpy as np from sklearn.model_selection import StratifiedKFold X = np.array([[1, 2], [3, 4], [1, 2], [3, 4]]) y = np.array([0, 0, 1, 1]) skf = StratifiedKFold(n_splits=2).split(X, y) #c= skf.get_n_
【scikit-learn】sklearn.model_selection.StratifiedKFold 类： 分层 K 折交叉验证方法
彬彬侠的博客
03-17 490
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 用XGBoost 调参涉及到的内容——StratifiedKFold与KFold，理解Python迭代器，Python字典的合并
weixin_45182000的博客
09-19 1781
Python XGBoost 模型调参划分训练集&测试集使用分层抽样划分模型调参欢迎使用Markdown编辑器新的改变功能快捷键合理的创建标题，有助于目录的生成如何改变文本的样式插入链接与图片如何插入一段漂亮的代码片生成一个适合你的列表创建一个表格设定内容居中、居左、居右SmartyPants创建一个自定义列表如何创建一个注脚注释也是必不可少的KaTeX数学公式新的甘特图功能，丰富你的文章UML 图表FLowchart流程图导出与导入导出导入 划分训练集&测试集 使用分层抽样划分 Strat
K折交叉验证（StratifiedKFold与KFold比较）
“365天深度学习训练营”报名进行中～
08-13 5967
文章目录一、交叉验证二、K折交叉验证KFold()方法StratifiedKFold()方法 一、交叉验证 交叉验证的基本思想是把在某种意义下将原始数据(dataset)进行分组,一部分做为训练集(train set),另一部分做为验证集(validation set or test set),首先用训练集对分类器进行训练,再利用验证集来测试训练得到的模型(model),以此来做为评价分类器的性能指标。–来自百科 二、K折交叉验证 KFold()方法 KFold()： KFold 将所有的样例划分为
StratifiedKFold实现分层抽样
缘 源 园
03-16 1423
StratifiedKFold用法类似Kfold，但是他是分层采样，确保训练集，测试集中各类别样本的比例与原始数据集中相同 # coding:utf-8 import numpy as np from sklearn.model_selection import KFold,StratifiedKFold X=np.array([ [1,2,3,4], [11,12,13,14], [21,22,23,24], [31,32,33,34], [41,42,43,
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