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后,train和test中,都是A:B:C=1:2:3
将stratify=X就是按照X中的比例分配
将stratify=y就是按照y中的比例分配
一般都是=y

http://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.cross_validation.train_test_split.html

TF-IDF (Term Frequency - Inverse Document Frequency)

TfidfVectorizer 参数意义:

https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.feature_extraction.text.TfidfVectorizer.html#sklearn.feature_extraction.text.TfidfVectorizer.build_tokenizer

详细解释:

https://scikit-learn.org/stable/modules/feature_extraction.html#text-feature-extraction

训练集测试集划分 train_test_split(X, y, stratify=y)的更多相关文章

  1. sklearn——train_test_split 随机划分训练集和测试集

    sklearn——train_test_split 随机划分训练集和测试集 sklearn.model_selection.train_test_split随机划分训练集和测试集 官网文档:http: ...

  2. Sklearn-train_test_split随机划分训练集和测试集

    klearn.model_selection.train_test_split随机划分训练集和测试集 官网文档:http://scikit-learn.org/stable/modules/gener ...

  3. 十折交叉验证10-fold cross validation, 数据集划分 训练集 验证集 测试集

    机器学习 数据挖掘 数据集划分 训练集 验证集 测试集 Q:如何将数据集划分为测试数据集和训练数据集? A:three ways: 1.像sklearn一样,提供一个将数据集切分成训练集和测试集的函数 ...

  4. 机器学习基础:(Python)训练集测试集分割与交叉验证

    在上一篇关于Python中的线性回归的文章之后,我想再写一篇关于训练测试分割和交叉验证的文章.在数据科学和数据分析领域中,这两个概念经常被用作防止或最小化过度拟合的工具.我会解释当使用统计模型时,通常 ...

  5. sklearn学习3----模型选择和评估(1)训练集和测试集的切分

    来自链接:https://blog.csdn.net/zahuopuboss/article/details/54948181 1.sklearn.model_selection.train_test ...

  6. [DeeplearningAI笔记]改善深层神经网络1.1_1.3深度学习使用层面_偏差/方差/欠拟合/过拟合/训练集/验证集/测试集

    觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 1.1 训练/开发/测试集 对于一个数据集而言,可以将一个数据集分为三个部分,一部分作为训练集,一部分作为简单交叉验证集(dev)有时候也成为验 ...

  7. sklearn获得某个参数的不同取值在训练集和测试集上的表现的曲线刻画

    from sklearn.svm import SVC from sklearn.datasets import make_classification import numpy as np X,y ...

  8. 机器学习入门06 - 训练集和测试集 (Training and Test Sets)

    原文链接:https://developers.google.com/machine-learning/crash-course/training-and-test-sets 测试集是用于评估根据训练 ...

  9. 随机切分csv训练集和测试集

    使用numpy切分训练集和测试集 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 序言 在机器学习的任务中,时常需要将一个完整的数据集切分为训练集和测试集.此处我们使用numpy完成这个任务. ...

随机推荐

  1. day8--socket回顾

    后面学习了线程.协成和异步,它们的框架都是基于socket的协议,基本原理都是一样的,现在把这几个模块重温一下,尽量掌握这些知识更全面一些. 动态导入模块,知道知道模块名,可以像反射一样,使用字符串来 ...

  2. Docker 注意事项

    一.Dockerfile名字不能是大写. 二.Docker-compares 引用自:https://www.cnblogs.com/wj5633/p/6707012.html 引用自:https:/ ...

  3. BZOJ1588 [HNOI2002]营业额统计 set

    欢迎访问~原文出处——博客园-zhouzhendong 去博客园看该题解 题目传送门 - BZOJ1588 题意概括 给出数列,求  ∑F[i],其中F[1] = a[1] , F[i] = min( ...

  4. <构建之法>阅读笔记6

    第九章:项目经理 是讲项目经理的作用功能和重要性,书里面主要讲的是微软的PM(Programe Manager)和其他团队PM(Project Manager)的区别,还介绍了PM的能力要求以及人物, ...

  5. P2502 [HAOI2006]旅行 并查集

    题目描述 Z小镇是一个景色宜人的地方,吸引来自各地的观光客来此旅游观光.Z小镇附近共有N个景点(编号为1,2,3,…,N),这些景点被M条道路连接着,所有道路都是双向的,两个景点之间可能有多条道路.也 ...

  6. [OpenCV-Python] OpenCV 核心操作 部分 III

    部分 III核心操作 OpenCV-Python 中文教程(搬运)目录 9 图像的基础操作 目标 • 获取像素值并修改 • 获取图像的属性(信息) • 图像的 ROI() • 图像通道的拆分及合并几乎 ...

  7. 动态规划_线性dp

    https://www.cnblogs.com/31415926535x/p/10415694.html 线性dp是很基础的一种动态规划,,经典题和他的变种有很多,比如两个串的LCS,LIS,最大子序 ...

  8. Java中设置方法执行的超时时间java.util.concurrent.Future

    java.util.concurrent.Future Future代表一个异步计算的结果.它提供了方法来检查是否计算已经完成,还是正在计算而处于等待状态,并且也提供了获取计算结果 方法.当计算完成后 ...

  9. 5288: [Hnoi2018]游戏

    5288: [Hnoi2018]游戏 链接 分析: 考虑y<=x的怎么做,那么只能从左边走到右边.我们可以从最右边的点开始,一次确定每个点往右边可以走多少. L[x],R[x]分别是x向左向右最 ...

  10. DBProxy

    DBProxy/USER_GUIDE.md at master · Meituan-Dianping/DBProxy   https://github.com/Meituan-Dianping/DBP ...