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:
- 将数据集按照指定的组进行分组。
- 对于每个分组,将其分配到训练集或测试集中。
- 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。
- 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。
- 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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