目的

比较sklearn的StratifiedShuffleSplit与train_test_split的区别

StratifiedShuffleSplit

                                    # 分层抽样 训练测试from sklearn.model_selection import StratifiedShuffleSplitsss = StratifiedShuffleSplit(n_splits=1, test_size=0.2, random_state=randoms)X=X_new3.copy()y=y_df.copy()for train_index, test_index in sss.split(X, y):  # 这里循环的次数由n_splits决定，前面指定的5#print("TRAIN:", train_index, "TEST:", test_index)X_train, X_test = X.iloc[train_index,:], X.iloc[test_index,:]y_train, y_test = y.iloc[train_index,:], y.iloc[test_index,:]#  分层抽样 训练验证集sss = StratifiedShuffleSplit(n_splits=1, test_size=0.25, random_state=randoms)X=X_train.copy()y=y_train.copy()for train_index, test_index in sss.split(X, y):  # 这里循环的次数由n_splits决定，前面指定的5#print("TRAIN:", train_index, "TEST:", test_index)X_train, X_validate = X.iloc[train_index,:], X.iloc[test_index,:]y_train, y_validate = y.iloc[train_index,:], y.iloc[test_index,:]

train_test_split

X_train1, X_test1, y_train1, y_test1 = train_test_split(X_new3, y_df, test_size=0.2, random_state=8,stratify=y_df)

二者拆分的数据交集

二者拆分而成的样本一模一样

sklearn的分层抽样相关推荐

【学习笔记】Hands On Machine Learning - Chap2. End-to-End Machine Learning Project
从标题可以看出,这一章主要从大的方向,介绍机器学习的一般步骤,虽然是介绍性的知识,但不乏一些有价值的内容,以下几点是我个人的总结: 数据预览: 预览前 5 条数据,有个直观的感受查看数据总行数,字段 ...
sklearn分层抽样
如果数据集足够庞大(特别是相较于属性的数量而言), 纯随机抽样方法通常不错,如果数据集较小,则有可能导致明显的抽样偏差.若一家调查公司打电话给1000个人来调研几个问题,他们试图确保让着1000人能够 ...
python分层抽样_基于列的sklearn分层抽样
我有一个相当大的CSV文件,其中包含我读入pandas数据框的amazon review数据.我想分割数据80-20(列车测试),但在这样做的同时,我想确保分割的数据成比例地代表一列(类别)的值,即所 ...
sklearn pipeline_Sklearn介绍
简单概念回顾监督学习与无监督学习最大的区别就是有没有标签工业应用中主要是用监督学习分类任务和回归任务能用线性模型,决不用非线性模型(容易过拟合,且计算量太大) 模型的评估 accuracy: ...
机器学习(一) 基于sklearn库的数据集划分(交叉验证)
机器学习中首要环节就是数据集的处理,其中数据集的处理从个人理解(如有错误敬请谅解)的角度来说包括两个方面:数据集划分和数据清理.其中数据集划分是指训练集.验证集和测试集的数据类别划分:数据清理是指数据 ...
python机器学习库sklearn——交叉验证（K折、留一、留p、随机）
分享一个朋友的人工智能教程.零基础!通俗易懂!风趣幽默!还带黄段子!大家可以看看是否对自己有帮助:点击打开全栈工程师开发手册 (作者:栾鹏) python数据挖掘系列教程学习预测函数的参数,并在相 ...
作业1：关于使用python中scikit-learn(sklearn)模块，实现鸢尾花（iris）相关数据操作（数据加载、标准化处理、构建聚类模型并训练、可视化、评价模型）
操作题:利用鸢尾花数据实现数据加载.标准化处理.构建聚类模型并训练.聚类效果可视化展示及对模型进行评价一.数据加载 from sklearn.datasets import load_iris fr ...
sklearn实现决策树，随机森林，逻辑回归，KNN，贝叶斯，SVM，以葡萄干数据集为例
数据集介绍本次使用的数据集为葡萄干数据集,来源于UCI中: https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Raisin+Dataset 介绍为: Images of ...
sklearn数据集分割方法汇总
一.简介在现实的机器学习任务中,我们往往是利用搜集到的尽可能多的样本集来输入算法进行训练,以尽可能高的精度为目标,但这里便出现一个问题,一是很多情况下我们不能说搜集到的样本集就能代表真实的全体,其分 ...

sklearn的分层抽样

sklearn的分层抽样

目的

StratifiedShuffleSplit

train_test_split

二者拆分的数据交集

sklearn的分层抽样相关推荐

最新文章

热门文章