比单独使用train test split来划分数据更严谨 stratify是为了保持split前类的分布。比如有 个数据， 个属于A类， 个属于B类。如果train test split ... test size . , stratify y all , 那么split之后数据如下： training: 个数据，其中 个属于A类， 个属于B类。 testing: 个数据，其中 个属于A类， 个 ...
2017-01-29 22:13 1 9312 推荐指数：
from sklearn.model_selecting import train_test_spilt() 参数stratify： 依据标签y，按原数据y中各类比例，分配给train和test，使得train和test中各类数据的比例与原数据集一样。 例如：A:B:C=1:2:3 split ...
=cross_validation.train_test_split(train_data,train_target,test_size=0.3, rando ...
在机器学习中，我们通常将原始数据按照比例分割为“测试集”和“训练集”，通常使用sklearn.cross_validation里的train_test_split模块用来分割数据。 cross_validation已经弃用，现在改为从 sklearn.model_selection 中调用 ...
转载：https://www.cnblogs.com/Yanjy-OnlyOne/p/11288098.html 在机器学习中，我们通常将原始数据按照比例分割为“测试集”和“训练集”，从 sklearn.model_selection 中调用train_test_split 函数 ...
train_test_split是sklearn中用于划分数据集，即将原始数据集划分成测试集和训练集两部分的函数。 1. 其函数源代码是： 2. 参数 train_size：训练集大小 float：0-1之间，表示训练集所占的比例 int：直接指定训练 ...
sklearn之train_test_split()函数各参数含义（非常全） 在机器学习中，我们通常将原始数据按照比例分割为“测试集”和“训练集”，从 sklearn.model_selection 中调用train_test_split 函数 简单用法如下： X_train,X_test ...
在机器学习中，我们通常将原始数据按照比例分割为“测试集”和“训练集”，通常使用sklearn.cross_validation里的train_test_split模块用来分割数据。 cross_validation已经弃用，现在改为从 sklearn.model_selection 中调用 ...
sklearn.model_selection.train_test_split随机划分训练集和测试集 一般形式： 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testdata，形式为： X_train,X_test ...
