Scikit-Learn GroupShuffleSplit未按指定的组进行分组

Scikit-Learn GroupShuffleSplit是一个用于分割数据集的交叉验证策略。它可以按照指定的组对数据进行分组，确保每个组的样本在训练集和测试集中都有代表性。

该方法的主要参数包括：

• n_splits：指定将数据集分成多少个训练/测试集对。
• test_size：指定测试集的大小，可以是整数（表示样本数量）或浮点数（表示比例）。
• train_size：指定训练集的大小，可以是整数（表示样本数量）或浮点数（表示比例）。
• random_state：指定随机种子，用于确保可重复性。

GroupShuffleSplit的工作流程如下：

1. 将数据集按照指定的组进行分组。
2. 对于每个分组，将其分配到训练集或测试集中。
3. 根据指定的训练集和测试集大小，确定每个分组在训练集和测试集中的样本数量。
4. 根据分组的样本数量，将每个分组中的样本随机分配到训练集或测试集中。
5. 重复上述步骤，直到得到指定数量的训练/测试集对。

GroupShuffleSplit的优势在于它可以确保每个分组在训练集和测试集中都有代表性，避免了某些分组在训练集或测试集中完全缺失的情况。这对于需要考虑组间差异的数据集特别有用，例如医疗研究中的多中心试验数据。

适用场景：

• 多中心试验数据的交叉验证：在医疗研究中，不同医疗中心的数据可能存在差异，使用GroupShuffleSplit可以确保每个中心的数据在训练集和测试集中都有代表性。
• 社交网络分析：在社交网络分析中，可以根据用户所在的社交群体将数据进行分组，以确保训练集和测试集中都包含不同群体的样本。

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