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参数解释
- class sklearn.model_selection.KFold(n_splits=’warn’, shuffle=False, random_state=None)
- 将训练/测试数据集划分n_splits个互斥子集，每次用其中一个子集当作验证集，剩下的n_splits-1个作为训练集，进行n_splits次训练和测试，得到n_splits个结果
- API文档
- shuffle = False则不会对传入的训练集打乱，是按顺序进行划分的，每次运行代码得到的划分结果一样
- shuffle = True则对传入的数据集打乱，随机划分n_splits组数据。常与random_state配合使用，以保存重复运行代码得到的随机划分一致
- 函数的用法是fold = KFold（参数设置）；fold.split(train_data)。返回值是train和test的索引
用法示例
- 导入模块
import numpy as np
from sklearn.model_selection import KFold
- shuffle = False时，每次运行结果一致
- shuffle = True时，每次运行得到的分组都不一样
- 即想打乱数据，又想每次打乱方式一样
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