python的train_test_split的stratify

时间: 2023-10-13 16:03:50 浏览: 95

python中split()方法

在测试的时候，需要读取文件中的数据，批量的传递给不同的参数，这个时候就要用到split()方法了，split()方法可以通过分隔符将一组数据分割成列表，然后再通过列表的索引给参数赋值 1、split()方法的语法 str.split("分割符"，指定分割数量) eg：str.split(",",2) #意思就是split()方法通过“，”（逗号）这个分隔符，将字符串str分割成3个元素的列表返回分割后的字符串列表指定分割数量默认数值为-1，表示将整个字符串按照分割符划分 2、split()方法应用的示例如果指定分割数量参有指定值（n），则分隔出n+1 个子字符串，比如参数为0，在Python编程语言中，`split()`方法是字符串对象的一个非常重要的功能，它允许我们根据指定的分隔符将一个字符串切割成多个子字符串，并将这些子字符串存储在一个列表中。这个方法在处理文本数据时非常实用，特别是在读取文件、处理CSV格式的数据或者将长字符串分解成可操作的部分时。 `split()`方法的基本语法如下： ```python str.split(separator=None, maxsplit=-1) ``` - `separator`: 这个参数是可选的，用于指定字符串中作为分割依据的字符或字符串。默认值为`None`，意味着使用任何连续的空白字符（如空格、制表符等）作为分隔符。 - `maxsplit`: 这个参数指定了最多可以进行多少次分割。如果设置了这个值，`split()`方法将返回最多`maxsplit + 1`个子字符串。默认值为`-1`，表示无限制的分割，直到没有分隔符为止。例如，假设我们有一个字符串`'apple,banana,grape,orange'`，我们可以使用逗号（`,`）作为分隔符来分割它： ```python fruits = 'apple,banana,grape,orange' fruit_list = fruits.split(',') print(fruit_list) # 输出: ['apple', 'banana', 'grape', 'orange'] ``` 在这个例子中，因为没有设置`maxsplit`，所以字符串被完全分割，生成了一个包含4个元素的列表。如果我们想要限制分割次数，例如只分割两次，可以这样做： ```python fruit_list = fruits.split(',', 2) print(fruit_list) # 输出: ['apple', 'banana', 'grape,orange'] ``` 这次，我们得到了一个包含3个元素的列表，其中最后一个元素包含了剩余未分割的部分。另外，如果`maxsplit`参数设为0，那么原始字符串将被视为单个元素的列表： ```python fruit_list = fruits.split(',', 0) print(fruit_list) # 输出: ['apple,banana,grape,orange'] ``` 同样，如果`maxsplit`设为1，字符串将被分割成两部分： ```python fruit_list = fruits.split(',', 1) print(fruit_list) # 输出: ['apple', 'banana,grape,orange'] ``` `split()`方法是Python字符串处理中不可或缺的一部分，它提供了灵活性，可以根据需求对字符串进行切割。在处理复杂的数据结构，尤其是从文件读取数据时，`split()`方法往往能发挥关键作用。了解其工作原理和参数的用法，可以帮助我们更有效地处理和解析文本数据。

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。123 #### 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 ]

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