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:
from sklearn.model_selection import cross_val_predict, GroupKFold
from sklearn import datasets
from sklearn.linear_model import LinearRegression
model = LinearRegression()
gkf = GroupKFold(n_splits=5)
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。
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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