问滑雪板StratfiedShuffleSplit
EN

Stack Overflow用户

提问于 2018-11-13 03:39:59

回答 1查看 138关注 0票数 1

有人能帮我理解StratifiedShuffleSplit做什么吗？我是这个图书馆的新手。我理解分层抽样背后的原理，然而，就代码而言，StratifiedShuffleSplit函数到底返回了什么？

我正在读的这本书有以下代码，但是我没有完全遵循。这个函数是否实际上在数据上添加了一个索引来区分测试和训练，这就是为什么他们会使用.loc？它到底是将income_cat列拆分为什么呢？谢谢!

from sklearn.model_selection import StratifiedShuffleSplit

split = StratifiedShuffleSplit(n_splits=1, test_size=0.2, random_state=42)

for train_index, test_index in split.split(housing, housing["income_cat"]):
    strat_train_set = housing.loc[train_index]
    strat_test_set = housing.loc[test_index]

python

scikit-learn

回答 1

Stack Overflow用户

回答已采纳

发布于 2018-11-13 05:03:25

这个函数是否实际上在数据上添加了一个索引来区分测试和训练，这就是为什么他们会使用.loc？

它没有添加索引，索引已经存在，但是是的，函数基本上返回索引的拆分，这样就可以用.loc调用它了。

它到底是将income_cat列拆分为什么呢？

分层分拆的思想是，对于每一个分割，它将保持标签的原始分布在y。

票数 0

页面原文内容由Stack Overflow提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持

原文链接：

https://stackoverflow.com/questions/53273441

复制

相似问题

问滑雪板StratfiedShuffleSplit
EN

回答 1

Stack Overflow用户

社区

活动

圈层

关于

腾讯云开发者

热门产品

热门推荐

更多推荐

问滑雪板StratfiedShuffleSplitEN

回答 1

Stack Overflow用户

社区

活动

圈层

关于

腾讯云开发者

热门产品

热门推荐

更多推荐

问滑雪板StratfiedShuffleSplit
EN