LeaveOneGroupOut#

class sklearn.model_selection.LeaveOneGroupOut[source]#

Leave One Group Out 交叉验证器。

提供训练/测试索引来分割数据，使得每个训练集都包含除属于一个特定组之外的所有样本。任意的领域特定组信息作为整数数组提供，该数组编码每个样本的组。

例如，组可以是样本的采集年份，从而允许针对基于时间的拆分进行交叉验证。

在用户指南中阅读更多内容。

另请参阅

GroupKFold: 具有非重叠组的 K 折迭代器变体。

注意事项

分割按排除的组的索引排序。第一个分割的测试集由其在groups中索引最低的组组成，依此类推。

示例

>>> import numpy as np
>>> from sklearn.model_selection import LeaveOneGroupOut
>>> X = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6], [7, 8]])
>>> y = np.array([1, 2, 1, 2])
>>> groups = np.array([1, 1, 2, 2])
>>> logo = LeaveOneGroupOut()
>>> logo.get_n_splits(groups=groups)
2
>>> print(logo)
LeaveOneGroupOut()
>>> for i, (train_index, test_index) in enumerate(logo.split(X, y, groups)):
...     print(f"Fold {i}:")
...     print(f"  Train: index={train_index}, group={groups[train_index]}")
...     print(f"  Test:  index={test_index}, group={groups[test_index]}")
Fold 0:
  Train: index=[2 3], group=[2 2]
  Test:  index=[0 1], group=[1 1]
Fold 1:
  Train: index=[0 1], group=[1 1]
  Test:  index=[2 3], group=[2 2]

get_metadata_routing()[source]#

获取此对象的元数据路由。

请查阅用户指南，了解路由机制如何工作。

返回:

routingMetadataRequest: 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:

Xarray-like of shape (n_samples, n_features), default=None: 始终忽略，存在是为了保持 API 兼容性。
yshape 为 (n_samples,), default=None 的 array-like: 始终忽略，存在是为了保持 API 兼容性。
groups形状为 (n_samples,) 的类数组对象，默认=None: 用于将数据集分割为训练/测试集时所用样本的组标签。此“groups”参数必须始终指定以计算分割次数，尽管其他参数可以省略。

返回:

n_splitsint: 返回交叉验证器中的拆分迭代次数。

set_split_request(*, groups: bool | None | str = '$UNCHANGED$') → LeaveOneGroupOut[source]#

配置是否应请求元数据传递给 split 方法。

请注意，此方法仅在以下情况下相关：此估计器用作元估计器中的子估计器，并且通过 enable_metadata_routing=True 启用了元数据路由（请参阅 sklearn.set_config）。请查看用户指南以了解路由机制的工作原理。

每个参数的选项如下：

True：请求元数据，如果提供则传递给 split。如果未提供元数据，则忽略该请求。
False：不请求元数据，元估计器不会将其传递给 split。
None：不请求元数据，如果用户提供元数据，元估计器将引发错误。
str：应将元数据以给定别名而不是原始名称传递给元估计器。

默认值 (sklearn.utils.metadata_routing.UNCHANGED) 保留现有请求。这允许您更改某些参数的请求而不更改其他参数。

在版本 1.3 中新增。

参数:

groupsstr, True, False, or None, default=sklearn.utils.metadata_routing.UNCHANGED: split 中 groups 参数的元数据路由。

返回:

selfobject: 更新后的对象。

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

生成索引以将数据拆分为训练集和测试集。

参数:

Xshape 为 (n_samples, n_features) 的 array-like: 训练数据，其中 n_samples 是样本数，n_features 是特征数。
yshape 为 (n_samples,), default=None 的 array-like: 用于监督学习问题的目标变量。
groupsarray-like of shape (n_samples,): 用于将数据集拆分为训练/测试集时样本的组标签。

生成:

trainndarray: 该拆分的训练集索引。
testndarray: 该拆分的测试集索引。

LeaveOneGroupOut#

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