我想问一下,是否有可能在scikit学习中进行“分层分组ShuffleSplit”,换句话说,这是GroupShuffleSplit和StratifiedShuffleSplit的组合
下面是我正在使用的代码示例:
cv=GroupShuffleSplit(n_splits=n_splits,test_size=test_size,\
train_size=train_size,random_state=random_state).split(\
allr_sets_nor[:,:2],allr_labels,groups=allr_groups)
opt=GridSearchCV(SVC(decision_function_shape=dfs,tol=tol),\
param_grid=param_grid,scoring=scoring,n_jobs=n_jobs,cv=cv,verbose=verbose)
opt.fit(allr_sets_nor[:,:2],allr_labels)
这里我应用了GroupShuffleSplit
,但是我仍然想根据allr_labels
添加startification
我通过在组上应用StratifiedShuffleSplit解决了这个问题,然后手动查找训练集和测试集索引,因为它们链接到组索引(在我的例子中,每个组包含从
6*index
到6*index+5
的6个连续集)具体如下:
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