有没有办法在不打乱数据的情况下进行分层训练/测试拆分？

【问题标题】：Is there a way to do a stratified train/test split without shuffling the data?有没有办法在不打乱数据的情况下进行分层训练/测试拆分？
【发布时间】：2020-06-09 12:05:52
【问题描述】：

我正在使用对时间敏感的数据，并希望保持数据的顺序，但由于我有多个标签，所以对数据进行分层。我还没有找到任何允许这样做的库。

【问题讨论】：

标签： machine-learning scikit-learn split data-science train-test-split

【解决方案1】：

请参考train_test_split documentation。

你可以这样做：

x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(x, y, test_size=0.33, random_state=0, 
                                                    stratify=y)

stratify = y 将使用与输入数据集相同比例的类标签进行分层拆分。

【讨论】：

【解决方案2】：

您好 Juanro，您能否提供一个示例，因为这可能有助于更好地理解问题谢谢：

【讨论】：