scikit-learn探索

zgbgx 发布于2019-07-30 14:52 / 2910人阅读

摘要：与的区别意思就是是按着不同类别标签的相对占比来进行的分折看看代码结果如下我们设置的是十折，也就是说将分为十份，每次取一份来做集

1.KFold与StratifiedKFold的区别

</>复制代码 
class sklearn.model_selection.StratifiedKFold(n_splits=3, shuffle=False, random_state=None)
Stratified K-Folds cross-validator Provides train/test indices to split data in train/test sets.This cross-validation object is a variation of KFold that returns stratified folds. The folds are made by preserving the percentage of samples for each class

意思就是Stra~是按着不同类别标签的相对占比来进行的分折

看看代码

</>复制代码 
import numpy as np
import sklearn.datasets as ds
import sklearn.svm as sksvm
import sklearn.model_selection as skmodsel
a=[[i] for i in range(100)]
b=[0]*30;b.extend([1]*30);b.extend([2]*30);b.extend([3]*10)
K_strafold=skmodsel.StratifiedKFold(n_splits=10) 
K_folds=skmodsel.KFold(n_splits=10)
for train_indices, test_indices in K_folds.split(a):
    d={}
    for i in train_indices:
        d[b[i]]=d.setdefault(b[i],0)+1
    print(d)
    
print("------------------")    
for train_indices, test_indices in K_strafold.split(a,b):
    d={}
    for i in train_indices:
        d[b[i]]=d.setdefault(b[i],0)+1
    print(d)
    
d={}
for i in range(100):
    d[b[i]]=d.setdefault(b[i],0)+1   
print(d)

结果如下

</>复制代码 
{0: 20, 1: 30, 2: 30, 3: 10}
{0: 20, 1: 30, 2: 30, 3: 10}
{0: 20, 1: 30, 2: 30, 3: 10}
{0: 30, 1: 20, 2: 30, 3: 10}
{0: 30, 1: 20, 2: 30, 3: 10}
{0: 30, 1: 20, 2: 30, 3: 10}
{0: 30, 1: 30, 2: 20, 3: 10}
{0: 30, 1: 30, 2: 20, 3: 10}
{0: 30, 1: 30, 2: 20, 3: 10}
{0: 30, 1: 30, 2: 30}
------------------
{0: 27, 1: 27, 2: 27, 3: 9}
{0: 27, 1: 27, 2: 27, 3: 9}
{0: 27, 1: 27, 2: 27, 3: 9}
{0: 27, 1: 27, 2: 27, 3: 9}
{0: 27, 1: 27, 2: 27, 3: 9}
{0: 27, 1: 27, 2: 27, 3: 9}
{0: 27, 1: 27, 2: 27, 3: 9}
{0: 27, 1: 27, 2: 27, 3: 9}
{0: 27, 1: 27, 2: 27, 3: 9}
{0: 27, 1: 27, 2: 27, 3: 9}
------------------
{0: 30, 1: 30, 2: 30, 3: 10}

我们设置的是十折，也就是说将a分为十份，每次取一份来做test集
结果很明显，类别标签里有0,1,2各30个，和10个3标签，他们的占比就是3:3:3:1
当直接使用KFold的时候，则是每次取出十个同一列表标签的来做一折，看起来就好像是按着b的排列顺序，第一次取0~9做第一折，10-19做第二折，以此类推
但当使用Stra~的时候，每次取都是按着占比来取的，每一折都满足3:3:3:1，测试集也是满足这种

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