Python中的 Sklearn.StratifiedShuffleSplit()函数

在机器学习领域中，数据集的划分是一个常见的操作。常见的划分方法有随机划分和分层随机划分。其中，分层随机划分可以保证在训练和测试集中数据的分布比例和总体数据集中的比例相同，更加符合实际情况。

在Python中，我们可以使用Sklearn库中的StratifiedShuffleSplit()函数来实现分层随机划分。

模块导入

在使用StratifiedShuffleSplit()函数时，我们需要首先导入相关的模块：

from sklearn.model_selection import StratifiedShuffleSplit

使用方法

StratifiedShuffleSplit()函数的使用方法非常简单，只需要传入需要分割的数据集x和对应的标签y，以及测试集的比例test_size，就可以返回分割好的训练集和测试集。

X = [[0, 1], [2, 3], [4, 5], [6, 7], [8, 9]]
y = [0, 0, 1, 1, 1]
sss = StratifiedShuffleSplit(n_splits=1, test_size=0.5, random_state=0)
for train_index, test_index in sss.split(X, y):
    print("TRAIN:", train_index, "TEST:", test_index)
    X_train, X_test = X[train_index], X[test_index]
    y_train, y_test = y[train_index], y[test_index]

以上代码会将数据集按照对应的标签分层后，随机划分为训练集和测试集，并打印出训练集和测试集的索引。

参数说明

StratifiedShuffleSplit()函数中的参数说明如下：

• n_splits：分割数据集的次数，可选参数，默认为10。
• test_size：测试集比例，可选参数，默认为0.1。
• train_size：训练集比例，可选参数，默认为1-test_size。
• random_state：用于控制随机数生成器，以便获得可重复的划分结果，可选参数，默认为None。

总结

通过使用Sklearn库中的StratifiedShuffleSplit()函数，我们可以轻松实现分层随机划分，保证训练集和测试集的数据分布与总体数据集相同，提高机器学习模型的准确性。