訓練集測試集划分 train_test_split(X, y, stratify=y）
from sklearn.model_selecting import train_test_spilt() 參數stratify： 依據標簽y，按原數據y中各類比例，分配給train和test，使得train和test中各類數據的比例與原數據集一樣。 例如：A:B:C=1:2:3 split ...
原文：Cross_validation.train_test_split 中 stratify這個參數的意義是什么？
比單獨使用train test split來划分數據更嚴謹 stratify是為了保持split前類的分布。比如有 個數據， 個屬於A類， 個屬於B類。如果train test split ... test size . , stratify y all , 那么split之后數據如下： training: 個數據，其中 個屬於A類， 個屬於B類。 testing: 個數據，其中 個屬於A類， 個 ...
2017-01-29 22:13 1 9312 推薦指數：
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