kSplits = 5 kfold = KFold(n_splits=kSplits, random_state=32, shuffle=True)
时间: 2023-06-27 14:02:54 浏览: 56
这段代码使用了scikit-learn库中的KFold函数,将数据集分成了5份,每一份都用作测试集一次,其余4份作为训练集。参数random_state和shuffle用于设置随机种子和是否打乱数据集顺序。具体来说,random_state=32表示设置随机种子为32,shuffle=True表示打乱数据集顺序。
相关问题
kfold = StratifiedKFold(n_splits=5, shuffle=True, random_state=42)含义是什么?
这行代码定义了一个StratifiedKFold对象,它将数据集分成5个互不相交的折叠,并且在每次划分之前都会随机打乱数据集。每个折叠中的样本数量相同,并且在每个折叠中的类别比例与整个数据集中的类别比例相同。
shuffle=True表示在每次划分之前都要对数据集进行随机重排,以减少模型对数据集顺序的依赖。random_state=42表示随机种子,确保每次运行都得到相同的结果。
在使用StratifiedKFold时,可以调用split(X, y)方法来获得训练集和验证集的索引。例如:
```
for train_idx, val_idx in kfold.split(X, y):
X_train, y_train = X[train_idx], y[train_idx]
X_val, y_val = X[val_idx], y[val_idx]
```
这里,train_idx和val_idx分别是训练集和验证集的索引,X_train、y_train、X_val和y_val是相应的特征和标签。在每次循环中,使用train_idx和val_idx来选择训练集和验证集,并在这些集合上训练和评估模型。
skf = StratifiedKFold(n_splits=5, random_state=2, shuffle=True)
这段代码使用了Scikit-learn库中的StratifiedKFold函数,用于进行分层抽样交叉验证。其中,n_splits参数表示将数据集分成几个部分进行交叉验证,默认为5;random_state参数表示随机数生成器的种子,用于确保每次运行程序时生成的随机数序列相同;shuffle参数表示是否在分层之前打乱数据集,默认为True,即打乱。
相关推荐
![xml](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083646.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)