PredefinedSplit#

class sklearn.model_selection.PredefinedSplit(test_fold)[Quelle]#

Vordefinierter Split Kreuzvalidierer.

Bietet Train/Test-Indizes zum Aufteilen von Daten in Trainings- und Testsets unter Verwendung eines vordefinierten Schemas, das vom Benutzer mit dem Parameter test_fold angegeben wird.

Lesen Sie mehr im Benutzerhandbuch.

Hinzugefügt in Version 0.16.

Parameter:

test_foldArray-ähnlich der Form (n_samples,): Der Eintrag test_fold[i] stellt den Index des Testsets dar, zu dem die Stichprobe i gehört. Es ist möglich, die Stichprobe i aus jedem Testset auszuschließen (d.h. die Stichprobe i in jedes Trainingsset aufzunehmen), indem test_fold[i] gleich -1 gesetzt wird.

Beispiele

>>> 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]

get_metadata_routing()[Quelle]#

Holt das Metadaten-Routing dieses Objekts.

Bitte prüfen Sie im Benutzerhandbuch, wie der Routing-Mechanismus funktioniert.

Gibt zurück:

routingMetadataRequest: Ein MetadataRequest, der Routing-Informationen kapselt.

get_n_splits(X=None, y=None, groups=None)[Quelle]#

Gibt die Anzahl der Teilungsschritte im Kreuzvalidierer zurück.

Parameter:

Xarray-like von Shape (n_samples, n_features), default=None: Immer ignoriert, existiert aus API-Kompatibilitätsgründen.
yarray-like mit Form (n_samples,), default=None: Immer ignoriert, existiert aus API-Kompatibilitätsgründen.
groupsarray-like of shape (n_samples,), default=None: Immer ignoriert, existiert aus API-Kompatibilitätsgründen.

Gibt zurück:

n_splitsint: Gibt die Anzahl der Teilungsschritte im Kreuzvalidierer zurück.

split(X=None, y=None, groups=None)[Quelle]#

Generiert Indizes zum Aufteilen von Daten in Trainings- und Testsets.

Parameter:

Xarray-like von Shape (n_samples, n_features), default=None: Immer ignoriert, existiert aus API-Kompatibilitätsgründen.
yarray-like mit Form (n_samples,), default=None: Immer ignoriert, existiert aus API-Kompatibilitätsgründen.
groupsarray-like of shape (n_samples,), default=None: Immer ignoriert, existiert aus API-Kompatibilitätsgründen.

Gibt:

trainndarray: Die Trainingsset-Indizes für diese Teilung.
testndarray: Die Testset-Indizes für diese Teilung.

PredefinedSplit#

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