kfold参数_kinfolk中文版

全栈程序员-站长 • 2025年11月24日上午7:22 • 未分类 • 阅读 6

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最近使用到了skearn做数据集的处理，记录一下这两个个比较重要的函数：KFold与StratifiedKFold，作用是在机器学习中进行交叉验证来使用
这两个函数都是sklearn模块中的，在应用之前应该导入：

from sklearn.model_selection import  StratifiedKFold,KFold

两者的区别：StratifiedKFold函数采用分层划分的方法（分层随机抽样思想），验证集中不同类别占比与原始样本的比例保持一致，故StratifiedKFold在做划分的时候需要传入标签特征。
下面分别对这两个函数进行举例子说明：
1、KFold函数
参数说明：

n_splits： 默认为3，表示将数据划分为多少份，即k折交叉验证中的k；
shuffle： 默认为False，表示是否需要打乱顺序，这个参数在很多的函数中都会涉及，如果设置为True，则会先打乱顺序再做划分，如果为False，会直接按照顺序做划分；
random_state： 默认为None，表示随机数的种子，只有当shuffle设置为True的时候才会生效。

代码：

import numpy as np
from sklearn.model_selection import KFold,StratifiedKFold
X = np.array([[1, 2], [3, 4], [1, 2], [3, 4],[5,9],[1,5],[3,9],[5,8],[1,1],[1,4]])
y = np.array([0, 1, 1, 1, 0, 0, 1, 0, 0, 0])

print('X:',X)
print('y:',y)

seed = 7
np.random.seed(seed)
kf = KFold(n_splits=3, shuffle=False)

print(kf)
#做split时只需传入数据，不需要传入标签
for train_index, test_index in kf.split(X):
    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]

结果输出：

X: [[1 2]
 [3 4]
 [1 2]
 [3 4]
 [5 9]
 [1 5]
 [3 9]
 [5 8]
 [1 1]
 [1 4]]
y: [0 1 1 1 0 0 1 0 0 0]
KFold(n_splits=3, random_state=None, shuffle=False)
TRAIN: [4 5 6 7 8 9] TEST: [0 1 2 3]
TRAIN: [0 1 2 3 7 8 9] TEST: [4 5 6]
TRAIN: [0 1 2 3 4 5 6] TEST: [7 8 9]

输出说明：
大家注意到，输出中每个Train和Test都对应三个结果，是因为我们在调用函数是，参数n_splits=3，即交叉验证三次。其中的数字只是对应索引，并不是真正的数据，比如第一行TEST: [0 1 2 3]代表着：测试集选取了X[0,1,2,3]即对应：
[1 2]
[3 4]
[1 2]
[3 4]
其他同理。
1、StratifiedKFold函数
StratifiedKFold函数的参数与KFold相同。

import numpy as np
from sklearn.model_selection import KFold,StratifiedKFold
X = np.array([[1, 2], [3, 4], [1, 2], [3, 4],[5,9],[1,5],[3,9],[5,8],[1,1],[1,4]])
y = np.array([0, 1, 1, 1, 0, 0, 1, 0, 0, 0])

print('X:',X)
print('y:',y)

skf = StratifiedKFold(n_splits=4)
print(skf)

#做划分是需要同时传入数据集和标签
for train_index, test_index in skf.split(X, y):
    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]

结果输出：

X: [[1 2]
 [3 4]
 [1 2]
 [3 4]
 [5 9]
 [1 5]
 [3 9]
 [5 8]
 [1 1]
 [1 4]]
y: [0 1 1 1 0 0 1 0 0 0]
StratifiedKFold(n_splits=4, random_state=None, shuffle=False)
TRAIN: [2 3 5 6 7 8 9] TEST: [0 1 4]
TRAIN: [0 1 3 4 6 8 9] TEST: [2 5 7]
TRAIN: [0 1 2 4 5 6 7 9] TEST: [3 8]
TRAIN: [0 1 2 3 4 5 7 8] TEST: [6 9]