python train_test_split stratify

`train_test_split` 是一个用于将数据集划分为训练集和测试集的函数，`stratify` 参数是用于指定按照某个变量进行分层抽样的参数。

具体来说，如果我们希望在划分训练集和测试集时，保持原始数据中某个变量的分布比例不变，就可以使用 `stratify` 参数。例如，在分类问题中，我们希望训练集和测试集中各类别样本的比例与原始数据集中各类别样本的比例相同，就可以使用 `stratify` 参数。

下面是一个使用 `train_test_split` 函数进行分层抽样的示例代码：

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, stratify=y)

其中，`X` 是特征矩阵，`y` 是目标变量。`test_size` 参数指定测试集占总样本数的比例，`stratify` 参数指定按照哪个变量进行分层抽样。

相关问题

python的train_test_split的stratify

在Python中，train_test_split函数的参数stratify用于指定将数据集划分为训练集和测试集时，根据指定的目标变量（y）的分类值进行分层采样。使用stratify参数可以确保训练集和测试集中的分类值的比例与原始数据集中的比例相同。这有助于确保训练集和测试集中的样本具有相似的分布，从而更好地评估模型的性能。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [sklearn train_test_split 中stratify参数解析](https://blog.csdn.net/csdnypp/article/details/126462241)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *3* [exoplanet_exploration_machine_learning：机器学习算法，可从所有观察到的开普勒“感兴趣对象”的累积记录...](https://download.csdn.net/download/weixin_42120550/15355693)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]

train_test_split参数stratify

在使用train_test_split函数时，参数stratify可以帮助我们实现按照数据集中某一特征的比例划分数据集，从而更好地保持原数据集中该特征的分布情况。

具体而言，如果我们想要按照数据集中y列的比例划分训练集和测试集，可以将参数stratify设置为y。这样，train_test_split函数会按照y列的比例，将数据集划分为训练集和测试集。例如，如果y列中有30%的样本是1，70%的样本是0，那么划分后的训练集和测试集中也会分别有30%和70%的样本是1。

下面是一个使用train_test_split函数和参数stratify的例子：

from sklearn.model_selection import train_test_split
import pandas as pd

data = pd.read_csv('data.csv')
X = data.drop('y', axis=1)
y = data['y']

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, stratify=y)

在这个例子中，我们从data.csv文件中读取数据集，并将y列作为目标变量。然后，我们使用train_test_split函数将数据集划分为训练集和测试集，其中测试集占总数据集的20%。由于我们想要保持y列的比例，所以将参数stratify设置为y。