StratifiedKFold用法类似Kfold，但是他是分层采样，确保训练集，测试集中各类别样本的比例与原始数据集中相同。

例子：

import numpy as np
from sklearn.model_selection import KFold,StratifiedKFold
---------------------
作者：wqh_jingsong
来源：CSDN
原文：https://blog.csdn.net/wqh_jingsong/article/details/77896449

sklearn,交叉验证中的分层抽样的更多相关文章

  1. sklearn交叉验证-【老鱼学sklearn】

    交叉验证(Cross validation),有时亦称循环估计, 是一种统计学上将数据样本切割成较小子集的实用方法.于是可以先在一个子集上做分析, 而其它子集则用来做后续对此分析的确认及验证. 一开始 ...

  2. 机器学习- Sklearn (交叉验证和Pipeline)

    前面一节咱们已经介绍了决策树的原理已经在sklearn中的应用.那么这里还有两个数据处理和sklearn应用中的小知识点咱们还没有讲,但是在实践中却会经常要用到的,那就是交叉验证cross_valid ...

  3. sklearn交叉验证2-【老鱼学sklearn】

    过拟合 过拟合相当于一个人只会读书,却不知如何利用知识进行变通. 相当于他把考试题目背得滚瓜烂熟,但一旦环境稍微有些变化,就死得很惨. 从图形上看,类似下图的最右图: 从数学公式上来看,这个曲线应该是 ...

  4. sklearn交叉验证3-【老鱼学sklearn】

    在上一个博文中,我们用learning_curve函数来确定应该拥有多少的训练集能够达到效果,就像一个人进行学习时需要做多少题目就能拥有较好的考试成绩了. 本次我们来看下如何调整学习中的参数,类似一个 ...

  5. UDA机器学习基础—交叉验证

    交叉验证的目的是为了有在训练集中有更多的数据点,以获得最佳的学习效果,同时也希望有跟多的测试集数据来获得最佳验证.交叉验证的要点是将训练数据平分到k个容器中,在k折交叉验证中,将运行k次单独的试验,每 ...

  6. 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 ...

  7. 什么是机器学习的分类算法？【K-近邻算法(KNN)、交叉验证、朴素贝叶斯算法、决策树、随机森林】

    1.K-近邻算法(KNN) 1.1 定义 (KNN,K-NearestNeighbor) 如果一个样本在特征空间中的k个最相似(即特征空间中最邻近)的样本中的大多数属于某一个类别,则该样本也属于这个类 ...

  8. 10折交叉验证（10-fold Cross Validation）与留一法（Leave-One-Out）、分层采样（Stratification）

    10折交叉验证 我们构建一个分类器,输入为运动员的身高.体重,输出为其从事的体育项目-体操.田径或篮球. 一旦构建了分类器,我们就可能有兴趣回答类似下述的问题: . 该分类器的精确率怎么样? . 该分 ...

  9. Spark机器学习——模型选择与参数调优之交叉验证

    spark 模型选择与超参调优 机器学习可以简单的归纳为 通过数据训练y = f(x) 的过程,因此定义完训练模型之后,就需要考虑如何选择最终我们认为最优的模型. 如何选择最优的模型,就是本篇的主要内 ...

随机推荐

  1. ACCESS与SQL Server下SQL Like 查询的不同

    在ACCESS中LIKE的用法Access里like的通配符用法是这样: “?”表示任何单一字符: “*”表示零个或多个字符: “#”表示任何一个数字 所以应该是: select * from dat ...

  2. cookies 不同端口 是可以共享的

    cookies 不同端口,是跨域吗? 我部署了两套系统在同一个ip上!8080,和8090! 这样.cookies,算跨域吗? 两套系统都记录了都有一个 historyItem的key的cookies ...

  3. Ubuntu下安装nfs服务器

    安装 NFS 软件包在 ubuntu 终端输入下面命令安装 NFS 服务器:vmuser@Linux-host: ~$ sudo apt-get install nfs-kernel-server # ...

  4. ADO.NET连接字符串大全

    说明ADO.NET连接字符串:SQL Server,SQL Server 2005,ACCESS,Oracle,MySQL,Interbase,IBM DB2,Sybase,Informix,Ingr ...

  5. 高效的SQLSERVER分页查询

    Sqlserver数据库分页查询一直是Sqlserver的短板,闲来无事,想出几种方法,假设有表ARTICLE,字段ID.YEAR...(其他省略),数据53210条(客户真实数据,量不大),分页查询 ...

  6. 多线程Java Socket编程

    采用Java 5的ExecutorService来进行线程池的方式实现多线程,模拟客户端多用户向同一服务器端发送请求. 1.服务端 package localSocket; import java.i ...

  7. python---redis的python使用

    set以及相关: r.set("foo","bar") print(r.get("foo"))#b'bar' #在Redis中设置值,默认, ...

  8. 阿里巴巴为什么不用 ZooKeeper 做服务发现？

    阿里巴巴为什么不用 ZooKeeper 做服务发现? http://jm.taobao.org/2018/06/13/%E5%81%9A%E6%9C%8D%E5%8A%A1%E5%8F%91%E7%8 ...

  9. jackson的自动检测机制

    jackson允许使用任意的构造方法或工厂方法来构造实例 使用@JsonAutoDetect(作用在类上)来开启/禁止自动检测 fieldVisibility:字段的可见级别 ANY:任何级别的字段都 ...

  10. 从零开始搭建Salt Web之初探salt-api

    Salt-API入门 在Google搜索栏输入salt-api,会有一些讲述如何使用Salt-API的文章,确实有效,不过都是建立 在将Salt安装在默认目录下的情况下,即通过apt-get inst ...