StratifiedShuffleSplit()函数 实现对数据集的划分
sklearn.model_selection.StratifiedShuffleSplit(n_splits=10, test_size=’default’, train_size=None, random_state=None)
参数 n_splits是将训练数据分成train/test对的组数,可根据需要进行设置,默认为10
参数test_size和train_size是用来设置train/test对中train和test所占的比例。例如:
1.提供10个数据num进行训练和测试集划分
2.设置train_size=0.8 test_size=0.2
3.train_num=num*train_size=8 test_num=num*test_size=2
4.即10个数据,进行划分以后8个是训练数据,2个是测试数据
注*:train_num≥2,test_num≥2 ;test_size+train_size可以小于1*
参数 random_state控制是将样本随机打乱
如图所示,生成6组,train、test各占一半,生成的数字代表的是索引值。
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