stratifiedkfold与kfold

StratifiedKFold和KFold都是交叉验证（cross-validation）中常用的方法。

KFold将数据集分为k个互斥的子集，每次将其中一个子集作为验证集，其余k-1个子集作为训练集进行训练和验证，最终得到k个模型的验证结果的均值。KFold的缺点是可能会出现某个子集中全部都是同一类别的数据，导致该子集在训练集和验证集中的分布不一致，从而影响模型的泛化能力。

StratifiedKFold在KFold的基础上增加了分层抽样的功能，即将每个类别的样本数尽可能地均匀地分配到每个子集中，从而保持每个子集中不同类别的样本比例相同。这样可以有效地避免出现某个子集中全部都是同一类别的数据的情况，从而提高了模型的泛化能力。

因此，在面对分类问题时，建议使用StratifiedKFold进行交叉验证。而在回归问题或者数据集比较大时，使用KFold也是一种不错的选择。

相关问题

from sklearn.model_selection import StratifiedKFold kfold = StratifiedKFold(n_splits=5, shuffle=True, random_state=42) for train, test in kfold.split(X, y): model = create_model() model.fit(X[train], y[train], validation_data=(X[test], y[test]), epochs=10, batch_size=32)这段代码中的训练集与测试集可以为3：7开吗？

可以的。在这段代码中，使用StratifiedKFold函数进行了5折交叉验证，每次将数据集分成训练集和测试集。数据集的划分比例取决于你传入的参数。在这里，数据集被随机shuffle过，因此训练集和测试集的比例可能不是完全相同的。你可以根据具体情况调整参数，比如把n_splits设置为1，这样就只会有一组划分，你可以将其划分成3:7的训练集和测试集。

import pandas as pd import numpy as np from sklearn.model_selection import StratifiedKFold, KFold from sklearn.svm import SVR train = pd.read_csv('train.csv') test = pd.read_csv('test.csv') # 分离数据集 X_train_c = train.drop(['ID', 'CLASS'], axis=1).values y_train_c = train['CLASS'].values X_test_c = test.drop(['ID'], axis=1).values nfold = 5 kf = KFold(n_splits=nfold, shuffle=True, random_state=2020) prediction1 = np.zeros((len(X_test_c),)) i = 0 for train_index, valid_index in kf.split(X_train_c, y_train_c): print("\nFold {}".format(i + 1)) X_train, label_train = X_train_c[train_index], y_train_c[train_index] X_valid, label_valid = X_train_c[valid_index], y_train_c[valid_index] clf = SVR(kernel='rbf', C=1, gamma='scale') clf.fit(X_train, label_train) x1 = clf.predict(X_valid) y1 = clf.predict(X_test_c) prediction1 += y1 / nfold i += 1 result1 = np.round(prediction1) id_ = range(210, 314) df = pd.DataFrame({'ID': id_, 'CLASS': result1}) df.to_csv("baseline.csv", index=False)

这段代码是一个基线模型，使用了支持向量回归（SVR）算法，通过 K 折交叉验证来训练模型，并对测试集进行预测。其中，训练数据集和测试数据集均为 CSV 格式的文件，需要使用 pandas 库读取。具体的实现过程如下：

1. 读取训练集和测试集的数据，并进行预处理。

train = pd.read_csv('train.csv')
test = pd.read_csv('test.csv')

X_train_c = train.drop(['ID', 'CLASS'], axis=1).values
y_train_c = train['CLASS'].values
X_test_c = test.drop(['ID'], axis=1).values

2. 定义 K 折交叉验证器，并进行模型训练和预测。

nfold = 5
kf = KFold(n_splits=nfold, shuffle=True, random_state=2020)
prediction1 = np.zeros((len(X_test_c),))

i = 0
for train_index, valid_index in kf.split(X_train_c, y_train_c):
    print("\nFold {}".format(i + 1))
    X_train, label_train = X_train_c[train_index], y_train_c[train_index]
    X_valid, label_valid = X_train_c[valid_index], y_train_c[valid_index]

    clf = SVR(kernel='rbf', C=1, gamma='scale')
    clf.fit(X_train, label_train)

    x1 = clf.predict(X_valid)
    y1 = clf.predict(X_test_c)

    prediction1 += y1 / nfold
    i += 1

3. 对测试集的预测结果进行处理，并将结果保存到 CSV 文件中。

result1 = np.round(prediction1)
id_ = range(210, 314)
df = pd.DataFrame({'ID': id_, 'CLASS': result1})
df.to_csv("baseline.csv", index=False)

其中，`prediction1` 是对测试集的预测结果进行累加的数组，`result1` 是将累加结果四舍五入后得到的最终预测结果。最后将结果保存到 CSV 文件中，方便后续的提交。