为什么用 shuffle 调用 KFold 生成器会给出相同的索引？答案

【问题标题】：Why does calling the KFold generator with shuffle give the same indices?为什么用 shuffle 调用 KFold 生成器会给出相同的索引？
【发布时间】：2016-04-28 16:26:19
【问题描述】：

使用 sklearn，当您创建一个新的 KFold 对象并且 shuffle 为 true 时，它会生成一个不同的、新随机化的折叠索引。但是，即使 shuffle 为真，来自给定 KFold 对象的每个生成器都会为每个折叠提供相同的索引。为什么会这样？

例子：

from sklearn.cross_validation import KFold
X = np.array([[1, 2], [3, 4], [1, 2], [3, 4]])
y = np.array([1, 2, 3, 4])
kf = KFold(4, n_folds=2, shuffle = True)

for fold in kf:
    print fold

print '---second round----'

for fold in kf:
    print fold

输出：

(array([2, 3]), array([0, 1]))
(array([0, 1]), array([2, 3]))
---second round----#same indices for the folds
(array([2, 3]), array([0, 1]))
(array([0, 1]), array([2, 3]))

这个问题的动机是对此answer 的评论。我决定将其拆分为一个新问题，以防止该答案变得过长。

【问题讨论】：

标签： python scikit-learn cross-validation

【解决方案1】：

具有相同 KFold 对象的新迭代不会重新调整索引，这只会在对象实例化期间发生。 KFold() 永远不会看到数据，但知道样本的数量，因此它使用它来打乱索引。来自 KFold 实例化期间的代码：

if shuffle:
    rng = check_random_state(self.random_state)
    rng.shuffle(self.idxs)

每次调用生成器以遍历每个折叠的索引时，它将使用相同的打乱索引并以相同的方式划分它们。

查看code 的KFold 基类_PartitionIterator(with_metaclass(ABCMeta))，其中定义了__iter__。基类中的 __iter__ 方法调用 KFold 中的 _iter_test_indices 来划分并生成每个折叠的训练和测试索引。

【讨论】：