仙客来 分割 具体方法

在机器学习中，数据分割是非常重要的步骤，它将数据集分成训练数据和测试数据，以确保模型的准确性。仙客来提供了简单易懂的分割方法。

随机分割

随机分割是最常用的一种方法，也是最简单的一种方法。它将数据集随机地分成两部分 —— 训练数据和测试数据。具体可以使用以下代码实现：

from sklearn.model_selection import train_test_split
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3)

其中，X表示自变量数据，y表示因变量数据，test_size表示测试数据占总数据的比例。

分层分割

分层分割适用于分类问题中，它保证训练数据和测试数据中各类别样本的比例相同。具体可以使用以下代码实现：

from sklearn.model_selection import StratifiedShuffleSplit
sss = StratifiedShuffleSplit(n_splits=1, test_size=0.3)
for train_index, test_index in sss.split(X, y):
X_train, X_test = X[train_index], X[test_index]
y_train, y_test = y[train_index], y[test_index]

其中，X表示自变量数据，y表示因变量数据，test_size表示测试数据占总数据的比例。

时间分割

如果数据集中包含时间序列，则需要使用时间分割。它将数据集按时间顺序划分为训练数据和测试数据。具体可以使用以下代码实现：

from sklearn.model_selection import TimeSeriesSplit
tscv = TimeSeriesSplit(n_splits=5)
for train_index, test_index in tscv.split(X):
X_train, X_test = X[train_index], X[test_index]
y_train, y_test = y[train_index], y[test_index]

其中，X表示自变量数据，y表示因变量数据。