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：

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：

model = LinearRegression()

1. 创建一个GroupKFold对象，用于指定交叉验证的折数和组别：

gkf = GroupKFold(n_splits=5)

1. 使用cross_val_predict进行交叉验证，并传入groups参数：

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：

• cross_val_predict：链接地址
• GroupKFold：链接地址