原文:Python中的sklearn--KFold與StratifiedKFold

KFold划分數據集的原理:根據n split直接進行划分 StratifiedKFold划分數據集的原理:划分后的訓練集和驗證集中類別分布盡量和原數據集一樣 ...

2021-01-26 22:41 0 310 推薦指數:

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Python-sklearnStratifiedKFoldKFold生成交叉驗證數據集的區別

一、StratifiedKFoldKFold主要區別及函數參數KFold交叉采樣:將訓練/測試數據集划分n_splits個互斥子集,每次只用其中一個子集當做測試集,剩下的(n_splits-1)作為訓練集,進行n_splits次實驗並得到n_splits個結果。注:對於不能均等分的數據集,前 ...

Wed Apr 15 19:44:00 CST 2020 0 806
StratifiedKFoldKFold

概述:StratifiedKFold用法類似Kfold,但是他是分層采樣,確保訓練集,測試集中各類別樣本的比例與原始數據集中相同。 注意返回的僅僅是索引號,可以看到上圖中StratifiedKFold 分層采樣交叉切分,確保訓練集,測試集中各類別樣本的比例與原始數據集中相同 ...

Wed Aug 19 19:19:00 CST 2020 0 546
機器學習筆記:sklearn交叉驗證之KFoldStratifiedKFold

一、交叉驗證 機器學習中常用交叉驗證函數:KFoldStratifiedKFold。 方法導入: StratifiedKFold:采用分層划分的方法(分層隨機抽樣思想),驗證集中不同類別占比與原始樣本的比例一致,划分時需傳入標簽特征 KFold:默認隨機划分訓練集、驗證集 ...

Tue Mar 01 08:08:00 CST 2022 0 1415
KFoldStratifiedKFold k折交叉切分

StratifiedKFold用法類似Kfold,但是他是分層采樣,確保訓練集,測試集中各類別樣本的比例與原始數據集中相同。 ...

Wed Feb 27 00:40:00 CST 2019 0 1958
sklearn的K折交叉驗證函數KFold使用

K折交叉驗證時使用: KFold(n_split, shuffle, random_state)   參數:n_split:要划分的折數      shuffle: 每次都進行shuffle,測試集中折數的總和就是訓練集的個數      random_state:隨機狀態 ...

Tue Mar 19 21:54:00 CST 2019 2 13488
PythonsklearnStandardScaler和scale的區別

StandardScaler和scale均為Z-score標准化,即減去均值µ除以標准差σ 而在進行數據標准化的時候,通常有兩種方式: 1)將訓練集和測試集統一進行標准化處理,此時均值和方差為整個 ...

Sun Feb 02 01:55:00 CST 2020 0 4254
 
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