原理介绍

K折交叉验证：

KFold，GroupKFold，StratifiedKFold，

留一法：

LeaveOneGroupOut，LeavePGroupsOut，LeaveOneOut，LeavePOut，

随机划分法：

ShuffleSplit，GroupShuffleSplit，StratifiedShuffleSplit，

代码实现

流程：

实例化分类器 -> 迭代器迭代组[.split()]

KFold(n_splits=2)

#KFold

import numpy as np

from sklearn.model_selection import KFold

X=np.array([[1,2],[3,4],[5,6],[7,8],[9,10],[11,12]])

y=np.array([1,2,3,4,5,6])

kf=KFold(n_splits=2)    # 定义分成几个组

# kf.get_n_splits(X)    # 查询分成几个组

print(kf)

for train_index,test_index in kf.split(X):

    print("Train Index:",train_index,",Test Index:",test_index)

    X_train,X_test=X[train_index],X[test_index]

    y_train,y_test=y[train_index],y[test_index]

    #print(X_train,X_test,y_train,y_test)

GroupKFold(n_splits=2)

# GroupKFold，不是很懂这个划分方法

import numpy as np

from sklearn.model_selection import GroupKFold

X=np.array([[1,2],[3,4],[5,6],[7,8],[9,10],[11,12]])

y=np.array([1,2,3,4,5,6])

groups=np.array([1,2,3,4,5,6])

group_kfold=GroupKFold(n_splits=2)

group_kfold.get_n_splits(X,y,groups)

print(group_kfold)

for train_index,test_index in group_kfold.split(X,y,groups):

    print("Train Index:",train_index,",Test Index:",test_index)

    X_train,X_test=X[train_index],X[test_index]

    y_train,y_test=y[train_index],y[test_index]

    #print(X_train,X_test,y_train,y_test)

#GroupKFold(n_splits=2)

#Train Index: [0 2 4] ,Test Index: [1 3 5]

#Train Index: [1 3 5] ,Test Index: [0 2 4]

StratifiedKFold(n_splits=3)

# stratifiedKFold：保证训练集中每一类的比例是相同的（尽量）

import numpy as np

from sklearn.model_selection import StratifiedKFold

X=np.array([[1,2],[3,4],[5,6],[7,8],[9,10],[11,12]])

y=np.array([1,1,1,2,2,2])

skf=StratifiedKFold(n_splits=3)

skf.get_n_splits(X,y)

print(skf)

for train_index,test_index in skf.split(X,y):

    print("Train Index:",train_index,",Test Index:",test_index)

    X_train,X_test=X[train_index],X[test_index]

    y_train,y_test=y[train_index],y[test_index]

    #print(X_train,X_test,y_train,y_test)

#StratifiedKFold(n_splits=3, random_state=None, shuffle=False)

#Train Index: [1 2 4 5] ,Test Index: [0 3]

#Train Index: [0 2 3 5] ,Test Index: [1 4]

LeaveOneOut()

# leaveOneOut：测试集就留下一个

import numpy as np

from sklearn.model_selection import LeaveOneOut

X=np.array([[1,2],[3,4],[5,6],[7,8],[9,10],[11,12]])

y=np.array([1,2,3,4,5,6])

loo=LeaveOneOut()

loo.get_n_splits(X)

print(loo)

for train_index,test_index in loo.split(X,y):

    print("Train Index:",train_index,",Test Index:",test_index)

    X_train,X_test=X[train_index],X[test_index]

    y_train,y_test=y[train_index],y[test_index]

    #print(X_train,X_test,y_train,y_test)

#LeaveOneOut()

#Train Index: [1 2 3 4 5] ,Test Index: [0]

#Train Index: [0 2 3 4 5] ,Test Index: [1]

#Train Index: [0 1 3 4 5] ,Test Index: [2]

#Train Index: [0 1 2 4 5] ,Test Index: [3]

#Train Index: [0 1 2 3 5] ,Test Index: [4]

#Train Index: [0 1 2 3 4] ,Test Index: [5]

LeavePOut(p=3)

LeavePOut：测试集留下P个

import numpy as np

from sklearn.model_selection import LeavePOut

X=np.array([[1,2],[3,4],[5,6],[7,8],[9,10],[11,12]])

y=np.array([1,2,3,4,5,6])

lpo=LeavePOut(p=3)

lpo.get_n_splits(X)

print(lpo)

for train_index,test_index in lpo.split(X,y):

    print("Train Index:",train_index,",Test Index:",test_index)

    X_train,X_test=X[train_index],X[test_index]

    y_train,y_test=y[train_index],y[test_index]

    #print(X_train,X_test,y_train,y_test)

#LeavePOut(p=3)

#Train Index: [3 4 5] ,Test Index: [0 1 2]

#Train Index: [2 4 5] ,Test Index: [0 1 3]

#Train Index: [2 3 5] ,Test Index: [0 1 4]

#Train Index: [2 3 4] ,Test Index: [0 1 5]

#Train Index: [1 4 5] ,Test Index: [0 2 3]

#Train Index: [1 3 5] ,Test Index: [0 2 4]

#Train Index: [1 3 4] ,Test Index: [0 2 5]

#Train Index: [1 2 5] ,Test Index: [0 3 4]

#Train Index: [1 2 4] ,Test Index: [0 3 5]

#Train Index: [1 2 3] ,Test Index: [0 4 5]

#Train Index: [0 4 5] ,Test Index: [1 2 3]

#Train Index: [0 3 5] ,Test Index: [1 2 4]

#Train Index: [0 3 4] ,Test Index: [1 2 5]

#Train Index: [0 2 5] ,Test Index: [1 3 4]

#Train Index: [0 2 4] ,Test Index: [1 3 5]

#Train Index: [0 2 3] ,Test Index: [1 4 5]

#Train Index: [0 1 5] ,Test Index: [2 3 4]

#Train Index: [0 1 4] ,Test Index: [2 3 5]

#Train Index: [0 1 3] ,Test Index: [2 4 5]

#Train Index: [0 1 2] ,Test Index: [3 4 5]

ShuffleSplit(n_splits=3,test_size=.25,random_state=0)

# ShuffleSplit 把数据集打乱顺序，然后划分测试集和训练集，训练集额和测试集的比例随机选定，

# 训练集和测试集的比例的和可以小于1

import numpy as np

from sklearn.model_selection import ShuffleSplit

X=np.array([[1,2],[3,4],[5,6],[7,8],[9,10],[11,12]])

y=np.array([1,2,3,4,5,6])

rs=ShuffleSplit(n_splits=3,test_size=.25,random_state=0)

rs.get_n_splits(X)

print(rs)

for train_index,test_index in rs.split(X,y):

    print("Train Index:",train_index,",Test Index:",test_index)

    X_train,X_test=X[train_index],X[test_index]

    y_train,y_test=y[train_index],y[test_index]

    #print(X_train,X_test,y_train,y_test)

print("==============================")

rs=ShuffleSplit(n_splits=3,train_size=.5,test_size=.25,random_state=0)

rs.get_n_splits(X)

print(rs)

for train_index,test_index in rs.split(X,y):

    print("Train Index:",train_index,",Test Index:",test_index)

#ShuffleSplit(n_splits=3, random_state=0, test_size=0.25, train_size=None)

#Train Index: [1 3 0 4] ,Test Index: [5 2]

#Train Index: [4 0 2 5] ,Test Index: [1 3]

#Train Index: [1 2 4 0] ,Test Index: [3 5]

#==============================

#ShuffleSplit(n_splits=3, random_state=0, test_size=0.25, train_size=0.5)

#Train Index: [1 3 0] ,Test Index: [5 2]

#Train Index: [4 0 2] ,Test Index: [1 3]

#Train Index: [1 2 4] ,Test Index: [3 5]

StratifiedShuffleSplit(n_splits=3,test_size=.5,random_state=0)

# StratifiedShuffleSplitShuffleSplit 把数据集打乱顺序，然后划分测试集和训练集，

# 训练集额和测试集的比例随机选定，训练集和测试集的比例的和可以小于1,但是还要保证训练集中各类所占的比例是一样的

import numpy as np

from sklearn.model_selection import StratifiedShuffleSplit

X=np.array([[1,2],[3,4],[5,6],[7,8],[9,10],[11,12]])

y=np.array([1,2,1,2,1,2])

sss=StratifiedShuffleSplit(n_splits=3,test_size=.5,random_state=0)

sss.get_n_splits(X,y)

print(sss)

for train_index,test_index in sss.split(X,y):

    print("Train Index:",train_index,",Test Index:",test_index)

    X_train,X_test=X[train_index],X[test_index]

    y_train,y_test=y[train_index],y[test_index]

    #print(X_train,X_test,y_train,y_test)

#StratifiedShuffleSplit(n_splits=3, random_state=0, test_size=0.5,train_size=None)

#Train Index: [5 4 1] ,Test Index: [3 2 0]

#Train Index: [5 2 3] ,Test Index: [0 4 1]

#Train Index: [5 0 4] ,Test Index: [3 1 2]

『Sklearn』数据划分方法的更多相关文章

  1. 『Sklearn』特征向量化处理

    『Kaggle』分类任务_决策树&集成模型&DataFrame向量化操作 1 2 3 4 5 6 7 8 9 '''特征提取器''' from sklearn.feature_extr ...

  2. 『Sklearn』框架自带数据集接口

    自带数据集类型如下: # 自带小型数据集# sklearn.datasets.load_<name># 在线下载数据集# sklearn.datasets.fetch_<name&g ...

  3. JS 中通过对象关联实现『继承』

    JS 中继承其实是种委托,而不是传统面向对象中的复制父类到子类,只是通过原型链将要做的事委托给父类. 下面介绍通过对象关联来实现『继承』的方法: Foo = { // 需要提供一个 init 方法来初 ...

  4. 『Python』__getattr__()特殊方法

    self的认识 & __getattr__()特殊方法 将字典调用方式改为通过属性查询的一个小class, class Dict(dict): def __init__(self, **kw) ...

  5. 『TensorFlow』模型保存和载入方法汇总

    『TensorFlow』第七弹_保存&载入会话_霸王回马 一.TensorFlow常规模型加载方法 保存模型 tf.train.Saver()类,.save(sess, ckpt文件目录)方法 ...

  6. 『转载』hadoop2.x常用端口、定义方法及默认端口

    『转载』hadoop2.x常用端口.定义方法及默认端口 1.问题导读 DataNode的http服务的端口.ipc服务的端口分别是哪个? NameNode的http服务的端口.ipc服务的端口分别是哪 ...

  7. 『计算机视觉』Mask-RCNN_推断网络终篇：使用detect方法进行推断

    一.detect和build 前面多节中我们花了大量笔墨介绍build方法的inference分支,这节我们看看它是如何被调用的. 在dimo.ipynb中,涉及model的操作我们简单进行一下汇总, ...

  8. 『TensorFlow』读书笔记_降噪自编码器

    『TensorFlow』降噪自编码器设计  之前学习过的代码,又敲了一遍,新的收获也还是有的,因为这次注释写的比较详尽,所以再次记录一下,具体的相关知识查阅之前写的文章即可(见上面链接). # Aut ...

  9. 『AngularJS』$location 服务

    项目中关于 $location的用法 简介 $location服务解析在浏览器地址栏中的URL(基于window.location)并且让URL在你的应用中可用.改变在地址栏中的URL会作用到$loc ...

随机推荐

  1. SNMP学习笔记之Centos7配置SNMP服务

    0x00 安装yum源安装SNMP软件包 1.yum源安装SNMP服务: yum -y install net-snmp net-snmp-utils 2.查看SNMP版本号: snmpd -v 0x ...

  2. CentOS 7 怎样自动连接网络

    https://jingyan.baidu.com/article/19192ad8f7c320e53e570728.html

  3. 从Oracle到MySQL，余额宝云实践分享

    原文链接:http://www.csdn.net/article/2013-11-/2817426-interview-financial-case-yuerbao-aliyun07 余额宝.百度百发 ...

  4. 使用qmlscene预览qml文件

    功能:可以预览qml文件的界面 使用:qmlscene myapp.qml

  5. JQuery使用教程

    jQuery简介 jQuery由美国人John Resig创建,至今已吸引了来自世界各地的众多 javascript高手加入其team jQuery是对原生JavaScript二次封装的工具函数集合 ...

  6. 认识电脑的开机流程与主引导分区（MBR）

    在前篇随笔中,已经谈到了CMOS与BIOS,CMOS是记录各项硬件参数(包括系统时间.设备的I/O地址.CPU的电压和频率等)且嵌入到主板上面的存储器,BIOS是一个写入到主板上的韧体(韧体是写入到硬 ...

  7. luoguP2574 XOR的艺术

    思路 01串的区间求和,区间翻转 lazy%2==0 则不用翻转,lazt%2==1则要翻转 模板题 代码 #include <iostream> #include <vector& ...

  8. Unity3D学习笔记（十六）：Animator新动画

    新动画系统: 给模型选择动画类型 普通动画:Generic 人形动画:Humanoid 建立动画控制器 - 在Project右击 - 选择Create-AnimatorContorller 将对应动画 ...

  9. darknet-训练自己的yolov3模型

    目录 Yolo v3的使用方法 安装darknet 训练Pascal VOC格式的数据 修改cfg文件中的voc.data 修改VOC.names 下载预训练卷积层权重 修改cfg/yolov3-vo ...

  10. Ubuntu 14.04 python3.6 安装

    参考 how-do-i-install-python-3-6-using-apt-get Ubuntu 14.04 python3.6 安装 sudo add-apt-repository ppa:j ...