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. 【POJ3662】Telephone Lines dij + 二分答案

    题目大意:给定一个 N 个顶点,M 条边的无向图,求一条从 1 号节点到 N 号节点之间的路径,使得第 K+1 大的边权最小,若 1 与 N 不连通,输出 -1. 最小化最大值一类的问题,采用二分答案 ...

  2. [hdu6148][Valley Numer]

    hdu6148 思路 一个数位dp模板题,注意判断前导0.用一个bz来记录当前是应该增还是可增可减.然后排除不满足条件的情况并进行dp即可. 代码 #include<cstdio> #in ...

  3. Django框架之模板继承和静态文件配置

    一.模板继承 目的是:减少代码的冗余 语法: {% block classinfo %} {% endblock %} 具体步骤: 1.创建一个base.html文件,2.把要显示的页面的内容写在这里 ...

  4. json.stringify和json.parse,序列化和反序列化

    json.stringify()是序列化函数,用于将对象转化为字符串:json.parse()是反序列化函数,用于将字符串转化为json对象 一.序列化: var o={name:'wen',age: ...

  5. dijkstra 的优先队列优化

    既然要学习算法,就要学习到它的精髓,才能够使用起来得心应手. 我还是远远不够啊. 早就知道,dijkstra 算法可以用优先队列优化,我却一直不知道该怎样优化.当时,我的思路是这样的:假设有n个顶点, ...

  6. 获取Field成员变量类

    位于java.lang.reflect.Field包中 getModifiers() 成员变量修饰符(public.private) getName() 成员变量名字 getType() 成员变量类型 ...

  7. vs widows服务的调试

    1.使用.net 工具安装你开发好的服务 2.服务运行后在Vs中选择调试>附加到进程 4.选择安装好运行的服务,选择附加

  8. ev的offsetX,pageX,clientX和screenX

    event.offsetX.event.offsetY(相对事件发生的具体元素左上角的定位) 鼠标相对于事件源元素(srcElement)的X,Y坐标,只有IE事件有这2个属性,标准事件没有对应的属性 ...

  9. range与xrange的区别

    一.Python中range()与xrange()有什么区别 range([start,] stop[, step]),根据start与stop指定的范围以及step设定的步长,生成一个序列 rang ...

  10. JMS的P2P和PUB/SUB区别和应用场景介绍【转】

    完全引用自: https://my.oschina.net/alexgaoyh/blog/338890  解释得非常棒. 1.P2P模型 在P2P模型中,有下列概念: 消息队列(Queue). 发送者 ...