sklearn.model_selection.LeaveOneGroupOut¶

class sklearn.model_selection.LeaveOneGroupOut

[源码]

留一组的交叉验证器。

提供训练集或测试集索引，以根据第三方提供的组切分数据。该组信息可用于将样本任意领域的特定分层编码为整数。

例如，组可以是收集的年份样本，因此可以针对基于时间的切分进行交叉验证。

在用户指南中阅读更多内容。

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(X, y, groups)
2
>>> logo.get_n_splits(groups=groups)  # 'groups' is always required
2
>>> print(logo)
LeaveOneGroupOut()
>>> for train_index, test_index in logo.split(X, y, groups):
...     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]
...     print(X_train, X_test, y_train, y_test)
TRAIN: [2 3] TEST: [0 1]
[[5 6]
 [7 8]] [[1 2]
 [3 4]] [1 2] [1 2]
TRAIN: [0 1] TEST: [2 3]
[[1 2]
 [3 4]] [[5 6]
 [7 8]] [1 2] [1 2]

方法

方法	说明
`get_n_splits`(self[, X, y, groups])	返回交叉验证器中的切分迭代次数。
`split`(self, X[, y, groups])	生成索引以将数据分为训练集和测试集。

__init__（self，/，* args，** kwargs ）

初始化self。详情可参阅 type（self）的帮助。

get_n_splits（self，X = None，y = None，groups = None ）

[源码]

返回交叉验证器中的切分迭代次数。

参数	说明
X	object 始终被忽略，为了兼容性而存在。
y	object 始终被忽略，为了兼容性而存在。
groups	array-like of shape (n_samples,) 将数据集切分为训练集或测试集时使用的样本的分组标签。尽管可以省略其他参数，但必须每次指定“groups”参数来计算切分数。

返回值	说明
n_splits	int 返回交叉验证器中拆分迭代的次数。

split（self，X，y = None，groups = None ）

[源码]

生成索引以将数据分为训练集和测试集。

参数	说明
X	array-like of shape (n_samples, n_features) 用于训练的数据，其中n_samples是样本数量，n_features是特征数量。
y	array-like of shape (n_samples,), default=None 监督学习问题的目标变量。
groups	array-like of shape (n_samples,) 将数据集切分为训练集或测试集时使用的样本的分组标签。

输出	说明
train	ndarray 切分的训练集索引。
test	ndarray 切分的测试集索引。