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Python常见问题
我希望能够使用用户定义的混合目标变量进行训练/验证分割。^sklearn的{StratifiedShuffleSplit保留原始样品的混合物。但在kaggle或现实生活中，我们通常有一个单独的测试样本，有时可能有一个非常不同的目标混合物。你知道吗
假设我们手头有一个二元分类问题，但是标记的序列样本有50/50的0/1目标值的混合，而测试没有标签，但是从一个或另一个来源我们知道比例相当于90/10。所以问题是，sklearn中是否有一种方法，用90/10的混合物来分割原始样本，其中90/10是一个输入参数。你知道吗
它不一定是一个完整的kfold CV分割，但至少是一个交叉验证索引生成器ala StratifiedShuffleSplit
Tags： 用户标记目标定义样品分类序列sklearn
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