【问题标题】:StratifiedKFold output handlingStratifiedKFold 输出处理
【发布时间】:2016-11-27 03:28:06
【问题描述】:

我有一个包含 20 行和 60 列的系列,即 20 个示例,每个示例有 60 个参数。

kfold = StratifiedKFold(y=encoded_Y, n_folds=10, shuffle=True, random_state=seed) The output consists of two columns

我想知道第二列是什么意思,它选择这两个索引的依据是什么。为什么不取三个索引?

此外,我想知道交叉验证函数如何将此系列作为“cv”参数的输入。 “cv”一般为整数。

results = cross_val_score(estimator, X, encoded_Y, cv=kfold)

【问题讨论】:

    标签: python machine-learning scikit-learn cross-validation


    【解决方案1】:

    与@ 987654321中的所有交叉验证器一样,这是一对索引的迭代器。在每对中,第一个项目是列车指数列表,第二项是测试索引列表。

    the example you bring第一个项目包含一对,其中除了1,17之外的一切是列车索引,1,17是测试指标。

    【讨论】:

    • 正确!!在什么基础上仅选择了2组测试指数。为什么程序选择1个索引或相当3个指数。我们如何完全定义此处的测试指数数量? span>
    • 您有20行(列数无关)。由于您要求k = 10的kfold,因此它为您提供10倍,分数为1/10(在这种情况下,2)从火车中取出并放置在测试中。如果您要求5倍,您将获得4个测试索引。 span>
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