sklearn 对数据进行随机抽样
时间: 2024-02-05 09:02:37 浏览: 15
sklearn 中可以使用 train_test_split 方法对数据进行随机抽样。该方法可以将数据集按照一定比例分为训练集和测试集,其中参数 test_size 指定了测试集占总样本数的比例,参数 random_state 则可以指定随机种子,确保每次划分的结果相同。例如:
```
from sklearn.model_selection import train_test_split
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
```
上述代码将数据集 X 和标签 y 分成训练集和测试集,其中测试集占总样本数的 20%,随机种子为 42。
相关问题
sklearn划分数据集
在使用 Scikit-learn 的时候,我们可以使用 `train_test_split` 函数来划分数据集。该函数的作用是将数据集随机划分为训练集和测试集两部分。
函数的输入参数包括:
- `arrays`:需要划分的数据集。可以是 NumPy 数组、Pandas 数据框或稀疏矩阵。
- `test_size`:测试集的大小。可以是 float 值(表示测试集占总数据集的比例)或整数值(表示测试集的样本数量)。
- `train_size`:训练集的大小。与 `test_size` 相似,不过是指训练集的大小。
- `random_state`:随机数生成器的种子。用于控制每次划分数据集时的随机结果。
- `shuffle`:是否对数据集进行随机排序。默认为 True。
- `stratify`:是否按照数据集的标签进行分层抽样。默认为 None,表示不进行分层抽样。
函数的输出结果包括:
- `X_train`:训练集的特征数据。
- `X_test`:测试集的特征数据。
- `y_train`:训练集的标签数据。
- `y_test`:测试集的标签数据。
下面是一个示例代码:
``` python
from sklearn.model_selection import train_test_split
X = [[0, 1], [2, 3], [4, 5], [6, 7], [8, 9]]
y = [0, 1, 0, 1, 0]
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42)
```
上述代码将数据集 `X` 和标签集 `y` 划分为训练集和测试集,其中测试集的大小为总数据集的 30%。划分结果保存在 `X_train`、`X_test`、`y_train` 和 `y_test` 四个变量中。
分层抽样 sklearn
分层抽样(Stratified Sampling)是一种保持样本分布比例的抽样方法。在sklearn中,可以使用StratifiedShuffleSplit类来进行分层抽样。该类可以将数据集划分为训练集和测试集,以便进行模型训练和评估。
使用StratifiedShuffleSplit类进行分层抽样的步骤如下:
1. 首先,导入相关的库和模块,例如导入StratifiedShuffleSplit类和pandas库。
2. 读取数据并进行相应的数据预处理,例如对数据进行特征工程和划分类别。
3. 创建一个StratifiedShuffleSplit对象,并设置参数,如测试集大小和随机种子。
4. 使用split方法对数据集进行分层抽样,该方法返回训练集和测试集的索引。
5. 根据返回的索引,从原始数据集中提取训练集和测试集。
下面是一个示例代码,展示了如何使用StratifiedShuffleSplit类进行分层抽样:
```
from sklearn.model_selection import StratifiedShuffleSplit
import pandas as pd
# 读取数据并进行数据预处理
df = pd.read_csv('housing.csv')
df['income_cat'] = pd.cut(df['median_income'], bins=[0, 1.5, 3.0, 4.5, 6., np.inf], labels=[1, 2, 3, 4, 5])
# 创建StratifiedShuffleSplit对象
split = StratifiedShuffleSplit(test_size=0.2, random_state=42)
# 使用split方法进行分层抽样
for train_index, test_index in split.split(df, df['income_cat']):
start_train_set = df.loc[train_index] # 提取训练集
start_test_set = df.loc[test_index] # 提取测试集
```