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如何确保来自特定组的所有样本都在sklearn cross_val_predict中进行训练/测试?

在sklearn的cross_val_predict中,可以通过设置参数groups来确保来自特定组的所有样本都在训练和测试中。groups参数是一个数组,用于指定每个样本所属的组别。

具体步骤如下:

  1. 首先,将数据集按照组别进行划分,确保每个样本都被正确地标记为所属的组别。
  2. 导入所需的库和模块:
代码语言:txt
复制
from sklearn.model_selection import cross_val_predict, GroupKFold
from sklearn import datasets
from sklearn.linear_model import LinearRegression
  1. 创建一个模型对象,例如线性回归模型:
代码语言:txt
复制
model = LinearRegression()
  1. 创建一个GroupKFold对象,用于指定交叉验证的折数和组别:
代码语言:txt
复制
gkf = GroupKFold(n_splits=5)
  1. 使用cross_val_predict进行交叉验证,并传入groups参数:
代码语言:txt
复制
predictions = cross_val_predict(model, X, y, cv=gkf.split(X, y, groups=groups))

其中,X是特征数据,y是目标变量,groups是组别标签。

  1. 最后,可以使用predictions进行后续的分析和评估。

这样,通过设置groups参数,可以确保来自特定组的所有样本都在sklearn的cross_val_predict中进行训练和测试。

关于sklearn的cross_val_predict和GroupKFold的更多信息,可以参考腾讯云机器学习平台(ModelArts)的相关文档:

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