n_splits=5怎么设置
时间: 2023-06-23 22:08:48 浏览: 72
`n_splits`是指交叉验证时划分数据集的份数,一般用于评估模型的性能。在sklearn中,可以使用KFold或StratifiedKFold等方法来实现划分数据集。以KFold为例,它可以通过以下方式设置`n_splits=5`:
```
from sklearn.model_selection import KFold
kf = KFold(n_splits=5, shuffle=True) # shuffle参数表示是否打乱数据集顺序
for train_index, test_index in kf.split(X):
X_train, X_test = X[train_index], X[test_index]
y_train, y_test = y[train_index], y[test_index]
# 在这里进行模型训练和评估
```
其中,`X`和`y`分别表示数据集的特征和标签。`kf.split(X)`返回的是一个生成器对象,每次迭代都会返回当前划分的训练集和测试集的索引。你可以在`for`循环中对每个划分进行模型训练和评估,从而得到模型的性能指标。
相关问题
skf = RepeatedStratifiedKFold(n_splits=2, random_state=0, n_repeats=1) n = skf.get_n_splits()是什么意思
在 Scikit-learn 中,`RepeatedStratifiedKFold` 是一个用于重复 K 折交叉验证的类。在实例化 `RepeatedStratifiedKFold` 对象时,你可以指定参数 `n_splits` 来设置每次划分数据集的折数,参数 `n_repeats` 来设置重复次数。如果你需要获取 `skf` 的总划分次数,可以通过访问 `skf` 对象的 `get_n_splits` 方法来获取。
具体代码如下:
```python
from sklearn.model_selection import RepeatedStratifiedKFold
skf = RepeatedStratifiedKFold(n_splits=2, random_state=0, n_repeats=1)
n = skf.get_n_splits()
print("总划分次数为:", n)
```
在上面的代码中,我们创建了一个 `RepeatedStratifiedKFold` 对象 `skf`,并将 `get_n_splits` 方法的返回值打印出来,以获取 `skf` 的总划分次数。
怎么获得skf = RepeatedStratifiedKFold(n_splits=2, random_state=0, n_repeats=1)中的折数
1 = conv(rcos_filter1,[bits zeros(1,length(rcos_filter1)-1)]);
tx_signal2 = conv(rcos_filter2在 Scikit-learn 中,`RepeatedStratifiedKFold` 是一个用于重复 K 折交叉验证的类。,[bits zeros(1,length(rcos_filter2)-1)]);
tx_signal3 = conv(rcos_filter3,[bits zeros(1,length(rc在实例化 `RepeatedStratifiedKFold` 对象时,你可以指定参数 `n_splits` 来设置每次os_filter3)-1)]);
[f1,tx_spectrum1] = periodogram(tx_signal1,[],[],fs,'centered');
[f2,tx_spectrum2] = periodogram(tx_signal2,[],[],fs,'centered');
[f3,tx_spectrum3] = periodogram(tx_signal划分数据集的折数。如果你需要获得 `skf` 的折数,可以通过访问 `skf`3,[],[],fs,'centered');
figure;
subplot(311);
plot((-5:1/fs:5-1/fs)*symbol_rate/ 对象的 `n_splits` 属性来获取。
具体代码如下:
```python
from sklearn.model_selection import RepeatedStrat1000,rcos_filter1);
title('Root Raised Cosine Filter with Rolloff Factor = 0.25');
xlabel('TimeifiedKFold
skf = RepeatedStratifiedKFold(n_splits=2, random_state=0, n_repeats=1 (ms)');
ylabel('Amplitude');
subplot(312);
plot((-5:1/fs:5-1/fs)*symbol_rate/1000)
n_splits = skf.n_splits
print("折数为:", n_splits)
```
在上面的代码中,我们创建,rcos_filter2);
title('Root Raised Cosine Filter with Rolloff Factor = 0.5');
xlabel('Time (ms了一个 `RepeatedStratifiedKFold` 对象 `skf`,并将 `n_splits` 属性的值打印出来,以获取 `skf` 的折数。