PredefinedSplit#

класс sklearn.model_selection.PredefinedSplit(test_fold)[источник]#

Предопределенный разделитель для кросс-валидации.

Предоставляет индексы обучающей/тестовой выборки для разделения данных на обучающую и тестовую выборки с использованием предопределенной схемы, заданной пользователем с помощью test_fold параметр.

Подробнее в Руководство пользователя.

Добавлено в версии 0.16.

Параметры:

test_foldarray-like формы (n_samples,): Запись test_fold[i] представляет индекс тестового набора, в котором находится образец i принадлежит. Можно исключить образец i из любого тестового набора (т.е. включая образец i в каждом обучающем наборе) путем установки test_fold[i] равно -1.

Примеры

>>> import numpy as np
>>> from sklearn.model_selection import PredefinedSplit
>>> X = np.array([[1, 2], [3, 4], [1, 2], [3, 4]])
>>> y = np.array([0, 0, 1, 1])
>>> test_fold = [0, 1, -1, 1]
>>> ps = PredefinedSplit(test_fold)
>>> ps.get_n_splits()
2
>>> print(ps)
PredefinedSplit(test_fold=array([ 0,  1, -1,  1]))
>>> for i, (train_index, test_index) in enumerate(ps.split()):
...     print(f"Fold {i}:")
...     print(f"  Train: index={train_index}")
...     print(f"  Test:  index={test_index}")
Fold 0:
  Train: index=[1 2 3]
  Test:  index=[0]
Fold 1:
  Train: index=[0 2]
  Test:  index=[1 3]

6332()[источник]#

Получить маршрутизацию метаданных этого объекта.

Пожалуйста, проверьте Руководство пользователя о том, как работает механизм маршрутизации.

Возвращает:

маршрутизацияMetadataRequest: A MetadataRequest Инкапсуляция информации о маршрутизации.

get_n_splits(X=None, y=None, группы=None)[источник]#

Возвращает количество итераций разделения в кросс-валидаторе.

Параметры:

Xмассивоподобный объект формы (n_samples, n_features), по умолчанию=None: Всегда игнорируется, существует для совместимости API.
yarray-like формы (n_samples,), по умолчанию=None: Всегда игнорируется, существует для совместимости API.
группыarray-like формы (n_samples,), по умолчанию=None: Всегда игнорируется, существует для совместимости API.

Возвращает:

n_splitsint: Возвращает количество итераций разделения в кросс-валидаторе.

split(X=None, y=None, группы=None)[источник]#

Сгенерировать индексы для разделения данных на обучающую и тестовую выборки.

Параметры:

Xмассивоподобный объект формы (n_samples, n_features), по умолчанию=None: Всегда игнорируется, существует для совместимости API.
yarray-like формы (n_samples,), по умолчанию=None: Всегда игнорируется, существует для совместимости API.
группыarray-like формы (n_samples,), по умолчанию=None: Всегда игнорируется, существует для совместимости API.

Возвращает:

обучатьndarray: Индексы обучающей выборки для этого разбиения.
тестndarray: Индексы тестового набора для этого разбиения.

PredefinedSplit#

Эта страница