留出法、K折交叉验证、留一法进行数据集划分

from sklearn import datasets
from sklearn import model_selection

#引入sklearn库中手写数字的数据集
digits = datasets.load_digits()

#留出法
X_train, X_test, y_train, y_test = model_selection.train_test_split(digits.data, digits.target, test_size = 0.2, shuffle = True)

#K折交叉验证
#设置K为5
kf = model_selection.KFold(n_splits=5)
#使用5折交叉验验证划分数据集,返回一个生成器对象(即索引)
digits_gen = kf.split(digits.data)
for train_idx, test_idx in digits_gen:
X_train = digits.data[train_idx] #训练集
X_test = digits.data[test_idx] #测试集
y_train = digits.target[train_idx] #训练集标签
y_test = digits.target[test_idx] #测试及标签

#留一法交叉验证
loo = model_selection.LeaveOneOut()
digits_gen = loo.split(digits.data)
for train_idx, test_idx in digits_gen:
X_train = digits_gen[train_idx]
X_test = digits_gen[test_idx]
y_train = digits_gen[train_idx]
y_test = digits_gen[test_idx]

原文地址:http://blog.51cto.com/14008737/2295995

时间: 2024-11-09 03:41:39

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cross_val_score 交叉验证与 K折交叉验证,嗯都是抄来的,自己作个参考

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(数据挖掘-入门-6)十折交叉验证和K近邻

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KNN分类器(十折交叉验证)

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KFold,StratifiedKFold k折交叉切分

python风控评分卡建模和风控常识(博客主亲自录制视频教程) https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005214003&utm_campaign=commission&utm_source=cp-400000000398149&utm_medium=share 原文链接 https://blog.csdn.net/wqh_jingsong/article/details/77896449 Stratifie

机器学习中数据的划分,N折交叉验证

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K 折验证

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