生成导入数据集进行分层抽样得到抽样和未抽样的数据集python代码

抱歉，我可以回答您的问题，以下是Python代码实现分层抽样：

import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.utils import resample

# 导入数据集
data = pd.read_csv('data.csv')

# 被抽样属性
strata = 'region'

# 分层抽样
sampled_data = pd.DataFrame()
for region in data[strata].unique():
    strata_data = data[data[strata] == region]
    sample = resample(strata_data, replace=True, n_samples=100, random_state=42)
    sampled_data = pd.concat([sampled_data, sample])

# 剩余未抽样的数据集
unsampled_data = data.drop(sampled_data.index)

以上代码假定数据集的名称为"data.csv"，被抽样的属性为"region"，每个区域抽取100个样本。使用了Scikit-learn库中的resample函数实现分层抽样。抽取到的样本存储在"sampled_data"中，未被抽样的数据集则存储在"unsampled_data"中。

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怎么求十折分层抽样后的平均分类报告python

你可以使用scikit-learn库的`StratifiedKFold`类来进行十折分层抽样，然后再使用`cross_val_score`函数和`classification_report`函数来求平均分类报告。

首先，导入需要的库：

from sklearn.model_selection import StratifiedKFold, cross_val_score
from sklearn.metrics import classification_report

接着，定义你的分类器和数据集，然后使用`StratifiedKFold`类进行十折分层抽样：

skf = StratifiedKFold(n_splits=10, shuffle=True, random_state=1)

其中，`n_splits`指定分成的折数，`shuffle`指定是否打乱数据集，`random_state`指定随机种子。

然后，使用`cross_val_score`函数进行交叉验证，并指定`cv`参数为`skf`：

scores = cross_val_score(classifier, X, y, cv=skf, scoring='accuracy')

最后，计算平均准确率并使用`classification_report`函数生成分类报告：

print("Accuracy: %0.2f (+/- %0.2f)" % (scores.mean(), scores.std() * 2))
print(classification_report(y_test, y_pred))

其中，`y_test`为测试集标签，`y_pred`为分类器在测试集上的预测结果。