ShuffleSplit#

class sklearn.model_selection.ShuffleSplit(n_splits=10, *, test_size=None, train_size=None, random_state=None)[source]#

随机置换交叉验证器。

生成用于将数据拆分为训练集和测试集的索引。

注意：与其他交叉验证策略相反，随机拆分不能保证所有折叠中的测试集都是互斥的，并且可能包含重叠样本。然而，对于大型数据集来说，这种情况仍然非常可能。

请参阅用户指南了解更多信息。

有关交叉验证行为的可视化以及常见 scikit-learn 拆分方法之间的比较，请参阅在 scikit-learn 中可视化交叉验证行为

参数:

n_splitsint, 默认值=10: 重新洗牌和拆分的迭代次数。
test_sizefloat 或 int, 默认值=None: 如果为浮点数，应介于 0.0 和 1.0 之间，表示要包含在测试拆分中的数据集比例。如果为整数，则表示测试样本的绝对数量。如果为 None，则该值设置为训练大小的补数。如果 train_size 也为 None，它将被设置为 0.1。
train_sizefloat 或 int, 默认值=None: 如果为浮点数，应介于 0.0 和 1.0 之间，表示要包含在训练拆分中的数据集比例。如果为整数，则表示训练样本的绝对数量。如果为 None，则该值会自动设置为测试大小的补数。
random_stateint, RandomState 实例或 None, 默认值=None: 控制生成训练和测试索引的随机性。传入一个整数可在多次函数调用中获得可重现的输出。请参阅术语表。

示例

>>> import numpy as np
>>> from sklearn.model_selection import ShuffleSplit
>>> X = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6], [7, 8], [3, 4], [5, 6]])
>>> y = np.array([1, 2, 1, 2, 1, 2])
>>> rs = ShuffleSplit(n_splits=5, test_size=.25, random_state=0)
>>> rs.get_n_splits(X)
5
>>> print(rs)
ShuffleSplit(n_splits=5, random_state=0, test_size=0.25, train_size=None)
>>> for i, (train_index, test_index) in enumerate(rs.split(X)):
...     print(f"Fold {i}:")
...     print(f"  Train: index={train_index}")
...     print(f"  Test:  index={test_index}")
Fold 0:
  Train: index=[1 3 0 4]
  Test:  index=[5 2]
Fold 1:
  Train: index=[4 0 2 5]
  Test:  index=[1 3]
Fold 2:
  Train: index=[1 2 4 0]
  Test:  index=[3 5]
Fold 3:
  Train: index=[3 4 1 0]
  Test:  index=[5 2]
Fold 4:
  Train: index=[3 5 1 0]
  Test:  index=[2 4]
>>> # Specify train and test size
>>> rs = ShuffleSplit(n_splits=5, train_size=0.5, test_size=.25,
...                   random_state=0)
>>> for i, (train_index, test_index) in enumerate(rs.split(X)):
...     print(f"Fold {i}:")
...     print(f"  Train: index={train_index}")
...     print(f"  Test:  index={test_index}")
Fold 0:
  Train: index=[1 3 0]
  Test:  index=[5 2]
Fold 1:
  Train: index=[4 0 2]
  Test:  index=[1 3]
Fold 2:
  Train: index=[1 2 4]
  Test:  index=[3 5]
Fold 3:
  Train: index=[3 4 1]
  Test:  index=[5 2]
Fold 4:
  Train: index=[3 5 1]
  Test:  index=[2 4]

get_metadata_routing()[source]#

获取此对象的元数据路由。

请查看用户指南了解路由机制的工作原理。

返回:

routingMetadataRequest: 一个封装路由信息的 MetadataRequest。

get_n_splits(X=None, y=None, groups=None)[source]#

返回交叉验证器中的拆分迭代次数。

参数:

Xobject: 始终被忽略，仅为兼容性而存在。
yobject: 始终被忽略，仅为兼容性而存在。
groupsobject: 始终被忽略，仅为兼容性而存在。

返回:

n_splitsint: 返回交叉验证器中的拆分迭代次数。

split(X, y=None, groups=None)[source]#

生成用于将数据拆分为训练集和测试集的索引。

参数:

X形状为 (n_samples, n_features) 的类数组: 训练数据，其中 n_samples 是样本数量，n_features 是特征数量。
y形状为 (n_samples,) 的类数组: 监督学习问题的目标变量。
groupsobject: 始终被忽略，仅为兼容性而存在。

生成: