文件名称:
Python sklearn KFold 生成交叉验证数据集的方法
开发工具:
文件大小: 48kb
下载次数: 0
上传时间: 2020-12-25
详细说明：源起：
1.我要做交叉验证，需要每个训练集和测试集都保持相同的样本分布比例，直接用sklearn提供的KFold并不能满足这个需求。
2.将生成的交叉验证数据集保存成CSV文件，而不是直接用sklearn训练分类模型。
3.在编码过程中有一的误区需要注意：
这个sklearn官方给出的文档
>>> import numpy as np
>>> from sklearn.model_selection import KFold
>>> X = ["a", "b", "c", "d"]
>>> kf = KFold(n_splits=2)
>>> for train, test in kf.sp
(系统自动生成,下载前可以参看下载内容)
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