skf = StratifiedKFold( ) 函数会自动实现样本均衡吗
时间: 2024-05-30 19:07:50 浏览: 2
`StratifiedKFold` 函数本身并不会自动实现样本均衡,它主要用于将数据集划分为 k 个互斥的子集,其中每个子集都保留了原始数据集中类别比例相同的样本。这样可以保证每个子集中都有各个类别的样本,从而保证训练和测试数据集的类别分布一致。
如果要实现样本均衡,需要在样本划分之前先进行样本均衡处理,例如使用欠采样、过采样等方法来平衡各个类别的样本数量。然后再将平衡后的数据集输入到 `StratifiedKFold` 函数中进行划分。
相关问题
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。
skf = StratifiedKFold(n_splits=5, shuffle = True, random_state=321)
这是一个机器学习中的交叉验证方法,将数据集分成几个相等的部分,然后将每个部分轮流作为测试集和训练集。 stratify 参数用于确保每个部分中的类别比例与整个数据集中的类别比例相同。 n_splits 参数指定划分的部分数量, shuffle 参数表示是否打乱数据集顺序, random_state 参数表示随机数种子,用于确保结果的可重复性。
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