shufflesplit函数
时间: 2023-07-25 20:37:37 浏览: 49
`ShuffleSplit`函数是一个交叉验证策略,它将数据集随机分为训练集和测试集。该函数是`scikit-learn`的`model_selection`模块中的一部分,可以通过导入该模块来使用该函数。它的主要参数是`n_splits`(将数据集分成多少个部分),`test_size`(测试集的大小),`train_size`(训练集的大小)和`random_state`(随机数种子)。它的用法类似于其他的交叉验证函数,如`KFold`和`StratifiedKFold`。
下面是一个使用`ShuffleSplit`函数的示例:
``` python
from sklearn.model_selection import ShuffleSplit
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.svm import SVC
iris = load_iris()
X = iris.data
y = iris.target
clf = SVC(kernel='linear', C=1)
cv = ShuffleSplit(n_splits=5, test_size=0.3, random_state=0)
scores = cross_val_score(clf, X, y, cv=cv)
print(scores)
```
上述代码中,我们首先从`sklearn.datasets`中导入Iris数据集,然后将数据集分成特征矩阵`X`和目标向量`y`。接下来,我们定义了一个`SVC`分类器,并使用`ShuffleSplit`函数来进行交叉验证。最后,我们使用`cross_val_score`函数计算分类器的准确率,并将结果打印出来。
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