Question

我有一个多类分类问题，我的数据集是偏斜的，我有一个特定类的100个实例，并说一些不同类的10个，所以我想在类之间拆分我的数据集保持比例，如果我有100个实例一个特定的课程，我希望30％的记录进入训练集我希望有30个实例，我的100个记录代表类，3个实例代表我的10个记录，等等。

Answer 1

您可以使用在线文档中的sklearn StratifiedKFold：

分层K-Folds交叉验证迭代器

提供火车/测试   用于在列车测试集中分割数据的索引。

此交叉验证对象   是KFold的变体，返回分层折叠。折叠是   通过保留每个班级的样本百分比来制作。

>>> from sklearn import cross_validation
>>> X = np.array([[1, 2], [3, 4], [1, 2], [3, 4]])
>>> y = np.array([0, 0, 1, 1])
>>> skf = cross_validation.StratifiedKFold(y, n_folds=2)
>>> len(skf)
2
>>> print(skf)  
sklearn.cross_validation.StratifiedKFold(labels=[0 0 1 1], n_folds=2,
                                         shuffle=False, random_state=None)
>>> for train_index, test_index in skf:
...    print("TRAIN:", train_index, "TEST:", test_index)
...    X_train, X_test = X[train_index], X[test_index]
...    y_train, y_test = y[train_index], y[test_index]
TRAIN: [1 3] TEST: [0 2]
TRAIN: [0 2] TEST: [1 3]

这将保留您的类比率，以便拆分保留类比率，这将适用于pandas dfs。

根据@Ali_m的建议，您可以使用StratifiedShuffledSplit接受拆分比率参数：

sss = StratifiedShuffleSplit(y, 3, test_size=0.7, random_state=0)

将产生70％的分割。

Answer 2

简单如下：

from sklearn.model_selection import train_test_split
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y,
                                                stratify=y, 
                                                test_size=0.25)

Answer 3

You can simply use the following:

但请确保您将“无”的分层重置为类标签：

“stratify：array-like或None（默认为None）如果不是None，则数据以分层方式拆分，使用此作为类标签。“

如何将数据集拆分为类之间的训练和验证集保持比率？

3 个答案: