StratifiedShuffleSplit中split.split(data,data[:,-1])什么意思

`StratifiedShuffleSplit`是一种交叉验证方法，它可以在保持类别分布不变的情况下，将数据集随机分成训练集和测试集。其中，`split`是一个可迭代的对象，它返回一个生成器，生成器每次迭代返回一个包含训练集和测试集索引的元组。

`split.split(data, data[:,-1])`中的第一个参数`data`是要进行分割的数据集，第二个参数`data[:,-1]`是表示数据集中的类别标签。它们被传入`split`方法中用于生成元组。这里使用`data[:,-1]`作为类别标签是因为它假设类别标签位于数据集的最后一列。在实际使用中，需要根据数据集的具体情况来确定类别标签的位置。

相关问题

# import os,glob,shutil # import pandas as pd # # from sklearn.model_selection import StratifiedShuffleSplit # # df = pd.DataFrame({'file':glob.glob('data/*/*.mp4')}) # # df['cls'] = df.file.apply(lambda x:int(x.split('\\')[-2].split('_')[1])) # # ss = StratifiedShuffleSplit(n_splits=1,test_size=0.2) # for train_idx,test_idx in ss.split(df['file'],df['cls']): # f = open('train.txt','w') # for file_,c in df.iloc[train_idx,:].values: # f.write(file_[:-4] + ' ' + str(c) + '\n') # f.close() # f = open('val.txt','w') # for file_,c in df.iloc[test_idx,:].values: # f.write(file_[:-4] + ' ' + str(c) + '\n') # f.close()

这是一个Python代码段，用于将一个数据集分成训练集和验证集，并将它们的文件路径和类别标签写入到train.txt和val.txt中，可以解读为：

- 导入了os、glob和shutil等Python标准库，以及pandas库和StratifiedShuffleSplit类；
- 使用glob库获取所有的mp4文件路径，并将它们存入一个DataFrame对象中；
- 从每个文件路径中提取出它们对应的类别标签，并将它们存入DataFrame对象的'cls'列中；
- 使用StratifiedShuffleSplit类，将数据集分成训练集和验证集，比例为0.8:0.2；
- 将训练集和验证集中文件路径和类别标签写入到train.txt和val.txt文件中，每行格式为：文件路径 类别标签。

需要注意的是，具体的文件路径、类别标签的提取方式和文件的写入方式，会因为数据集的不同而有所变化。同时，还需要根据具体的训练和验证需求，来设置数据集的划分比例和文件的格式等参数。

Error in `group_by()`: ! Must group by variables found in `.data`. ✖ Column `first_column` is not found. Run `rlang::last_trace()` to see where the error occurred. > rlang::last_trace() <error/rlang_error> Error in `group_by()`: ! Must group by variables found in `.data`. ✖ Column `first_column` is not found. --- Backtrace: ▆ 1. ├─data %>% group_split(first_column) 2. ├─dplyr::group_split(., first_column) 3. └─dplyr:::group_split.data.frame(., first_column) 4. ├─dplyr::group_by(.tbl, ...) 5. └─dplyr:::group_by.data.frame(.tbl, ...) Run rlang::last_trace(drop = FALSE) to see 2 hidden frames.报错是怎么回事

这个报错的意思是在使用`group_split`函数时，指定的`first_column`列不存在。可能是因为您在代码中使用了错误的列名或者列索引。请检查一下您的代码，确保列名或者列索引是正确的。

此外，如果您不确定列名或者列索引的正确性，可以使用以下代码来输出Excel表格的列名或者列索引：

# 读取Excel表格数据
data <- read_excel("yourfile.xlsx")

# 输出列名
colnames(data)

# 输出列索引
seq_along(data)

在以上代码中，`colnames`函数用于输出Excel表格的列名，`seq_along`函数用于输出Excel表格的列索引。您可以根据输出的结果，确定正确的列名或者列索引，然后在代码中使用它们。