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留出法、K折交叉验证、留一法进行数据集划分

时间:2018-10-08 19:28:21      阅读:417      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]
from sklearn import datasets from sklearn import model_selection #引入sklearn库中手写数字的数据集 digits = datasets.load_digits() #留出法 X_train, X_test, y_train, y_test = model_selection.train_test_split(digits.data, digits.target, test_size = 0.2, shuffle = True) #K折交叉验证 #设置K为5 kf = model_selection.KFold(n_splits=5) #使用5折交叉验验证划分数据集,返回一个生成器对象(即索引) digits_gen = kf.split(digits.data) for train_idx, test_idx in digits_gen: X_train = digits.data[train_idx] #训练集 X_test = digits.data[test_idx] #测试集 y_train = digits.target[train_idx] #训练集标签 y_test = digits.target[test_idx] #测试及标签 #留一法交叉验证 loo = model_selection.LeaveOneOut() digits_gen = loo.split(digits.data) for train_idx, test_idx in digits_gen: X_train = digits_gen[train_idx] X_test = digits_gen[test_idx] y_train = digits_gen[train_idx] y_test = digits_gen[test_idx]

留出法、K折交叉验证、留一法进行数据集划分

原文:http://blog.51cto.com/14008737/2295995

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