kfold参数_kinfolk中文版

大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。

Kfold是sklearn中的k折交叉验证的工具包

from sklearn.model_selection import KFold

入参

sklearn.model_selection.KFold(n_splits=3, shuffle=False, random_state=None)

n_splits：k折交叉验证 shuffle：是否每次生成数据集时进行洗牌 random_state：仅当洗牌时有用，random_state数值相同时，生成的数据集一致。

方法

print(kf.get_n_splits())

获取kf的参数n_splits。get_n_splits()与get_n_splits(X),get_n_splits(y)效果一致。

print(kf.n_splits)

获取kf的参数n_splits。

x =[[1,2],[3,4],[5,6],[7,8],[9,10]]
xx = kf.split(x)
for i in xx:
    print(i)

(array([3, 4]), array([0, 1, 2])) (array([0, 1, 2]), array([3, 4])) 用kf去分割数据集，返回值中时数据集的索引

xx = kf.random_state
print(xx)

获取参数 random_state

xx = kf.shuffle
print(xx)

获取参数 shuffle

版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点仅代表作者本人。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容， 请发送邮件至 举报，一经查实，本站将立刻删除。

发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/192857.html原文链接：https://javaforall.cn