sk-learn中对数据集划分函数train_test_split和StratifiedShuffleSplit

1、随机划分训练集和测试集train_test_split

train_test_split是交叉验证中常用的函数，功能是从样本中随机的按比例选取train_data和test_data，形式为：

from sklearn.model_selection import train_test_split
#展示不同的调用方式

train_set, test_set = train_test_split(data, test_size=0.2, random_state=42)

#cross_validation代表交叉验证
X_train,X_test, y_train, y_test =cross_validation.train_test_split(train_data,train_target,test_size=0.4, random_state=0)

参数解释：

• train_data：所要划分的样本特征集
• train_target：所要划分的样本结果
• test_size：样本占比，如果是整数的话就是样本的数量
• random_state：是随机数的种子。

    随机数种子：其实就是该组随机数的编号，在需要重复试验的时候，保证得到一组一样的随机数。比如你每次都填1，其他参数一样的情况下你得到的随机数组是一样的。但填0或不填，每次都会不一样。

随机数的产生取决于种子，随机数和种子之间的关系遵从以下两个规则：种子不同，产生不同的随机数；种子相同，即使实例不同也产生相同的随机数。

实例可参见：https://blog.csdn.net/mrxjh/article/details/78481578

2、StratifiedShuffleSplit

from  sklearn.model_selection import StratifiedShuffleSplit
StratifiedShuffleSplit(n_splits=10,test_size=None,train_size=None, random_state=None)

参数说明

参数 n_splits是将训练数据分成train/test对的组数，可根据需要进行设置，默认为10，其实就是讲数据集划分了5次，得到5组(train，test)，注意每组(train，test)都是包含了所有的数据集。

参数test_size和train_size是用来设置(train，test)中train和test所占的比例。例如： 

1.提供10个数据num进行训练和测试集划分 
2.设置train_size=0.8 test_size=0.2 
3.train_num=num*train_size=8 test_num=num*test_size=2 
4.即10个数据，进行划分以后8个是训练数据，2个是测试数据

参数 random_state控制是将样本随机打乱

2.2 函数作用描述 

    首先将样本随机打乱，然后根据设置参数划分出train/test对。 其创建的每一组划分将保证每组中类比比例相同。即第一组训练数据的类别比例为2:1，则后面每组类别都满足这个比例。

实例：

from sklearn.model_selection import StratifiedShuffleSplit
import numpy as np
X = np.array([[1, 2], [3, 4], [1, 2], [3, 4],
              [1, 2],[3, 4], [1, 2], [3, 4]])#训练数据集8*2
y = np.array([0, 0, 1, 1,0,0,1,1])#类别数据集8*1

ss=StratifiedShuffleSplit(n_splits=5,test_size=0.25,train_size=0.75,random_state=0)#分成5组，测试比例为0.25，训练比例是0.75

for train_index, test_index in ss.split(X, y):
   print("TRAIN:", train_index, "TEST:", test_index)#获得索引值
   X_train, X_test = X[train_index], X[test_index]#训练集对应的值
   y_train, y_test = y[train_index], y[test_index]#类别集对应的值

结果：

 

从结果看出，1.训练集是6个，测试集是2，与设置的所对应；2.五组中每组对应的类别比例相同

from：https://blog.csdn.net/m0_38061927/article/details/76180541