用python编写 k 折随机划分函数:folds_index=KfoldSplit(n_sample, k, random_state)。 输入为训练集样本数据,fold个数,以及随机种子,返回每个fold样本的index
时间: 2024-04-29 21:25:16 浏览: 37
好的,这是一个关于Python编程的问题,我可以为您解答。
以下是 Python 代码实现:
```python
import numpy as np
def KfoldSplit(n_sample, k, random_state):
np.random.seed(random_state)
index = np.random.permutation(n_sample)
folds_index = np.array_split(index, k)
return folds_index
```
其中,`n_sample` 表示训练集的样本数量,`k` 表示需要划分的fold个数,`random_state` 表示随机种子。
函数内部使用 `np.random.permutation()` 函数对训练集的样本进行随机排列,再使用 `np.array_split()` 函数将训练集划分成 `k` 个fold,最后返回每个fold的样本index。
希望这个回答对您有所帮助。
相关问题
python编程实现 编写 k 折随机划分:folds_index=KfoldSplit(n_sample, k, random_state)。 输入为训练集样本数据,fold个数,以及随机种子,返回每个fold样本的index。
这个问题可以回答。实现 k 折随机划分可以使用sklearn库的KFold函数,代码如下:
```python
from sklearn.model_selection import KFold
def KfoldSplit(n_sample, k, random_state):
kf = KFold(n_splits=k, shuffle=True, random_state=random_state)
folds_index = []
for train_index, test_index in kf.split(range(n_sample)):
folds_index.append(test_index)
return folds_index
```
其中n_sample是样本总数,k是划分的fold数,random_state是随机种子。这个函数返回一个List,包含每个fold中样本的index。
python编程实现不用sklearn 编写 k 折随机划分:folds_index=KfoldSplit(n_sample, k, random_state)。 输入为训练集样本数据,fold个数,以及随机种子,返回每个fold样本的index。
非常高级的问题,让我想一想……嗯,我知道了!以下是代码示例:
```python
import random
def KfoldSplit(n_sample, k, random_state):
random.seed(random_state)
indices = list(range(n_sample))
random.shuffle(indices)
fold_size = n_sample // k
folds_index = []
for i in range(k):
fold_start = i * fold_size
fold_end = (i + 1) * fold_size if i != k - 1 else n_sample
fold_index = indices[fold_start:fold_end]
folds_index.append(fold_index)
return folds_index
```
这段代码实现了 k 折随机划分,其中 n_sample 是样本总数,k 是 fold 的个数,random_state 是随机种子。该函数会返回一个列表,其中的每个元素是一个 fold 的样本 index,你可以根据返回值去处理训练集和测试集的样本数据。希望这能帮到你!