train_test_split stratify 对连续标签
时间: 2023-11-02 08:59:35 浏览: 37
train_test_split函数中的stratify参数用于在分割数据集时,根据指定的类别标签的分布来保持训练集和测试集中该类别的比例相同。该参数通常用于处理分类问题中的不均衡数据集。在你提供的引用中,stratify参数被用于确保训练集和测试集中各个类别的样本比例保持一致。
对于连续标签,使用stratify参数是没有意义的。stratify参数只适用于分类标签。在处理连续标签时,可以不使用stratify参数,直接按照指定的比例将数据集切分成训练集和测试集。
请注意,在使用train_test_split函数时,要根据具体情况选择是否使用stratify参数。如果你的数据集中有明显的类别不平衡问题,可以考虑使用stratify参数来保持类别比例的一致性。否则,可以不使用这个参数。
相关问题
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:
```python
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。
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%"]
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