机器学习中数据的划分，N折交叉验证

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1：对于分类数据来说，它们的target可能分配是不均匀的，比如在医疗数据当中得癌症的人比不得癌症的人少很多，这个时候，使用的数据划分方法有  StratifiedKFold  ，StratifiedShuffleSplit

2：对于分组数据来说，它的划分方法是不一样的，主要的方法有 GroupKFold，LeaveOneGroupOut，LeavePGroupOut，GroupShuffleSplit

3：对于时间关联的数据，方法有TimeSeriesSplit

eg：

采用StratifiedKFold做划分：

clf = XGBClassifier（）
scores = cross_val_score(clf, iris.data, iris.target, cv=10)

采用StratifiedShuffleSplit做自定义划分：

from sklearn.model_selection import ShuffleSplit
my_cv = ShuffleSplit(n_splits=3, test_size=0.3, random_state=0)
scores = cross_val_score(clf, iris.data, iris.target, cv=my_cv)

参考：https://www.cnblogs.com/jiaxin359/p/8552800.html

机器学习中数据的划分，N折交叉验证

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原文地址：https://www.cnblogs.com/xhslovecx/p/10233643.html