sklearn을 사용하여 3 개 이상의 부분으로 데이터를 분할하는 방법

Question

계층화 된 train, test 및 validation 데이터 세트로 데이터를 분할하려고하지만 sklearn은 2 조각으로 만 나눌 수있는 cross_validation.train_test_split 만 제공합니다. 난 당신이 층화 기차/테스트 분할을 사용하려면이

Answer 1

, 당신은 StratifiedKFold in Sklearn

한다고 가정 X을 사용할 수 있습니다 할 것인지 내가 어떻게해야 당신의 기능과 y는 예를 here에 따라 라벨입니다 :

from sklearn.model_selection import StratifiedKFold 
cv_stf = StratifiedKFold(n_splits=3) 
for train_index, test_index in skf.split(X, y): 
    print("TRAIN:", train_index, "TEST:", test_index) 
    X_train, X_test = X[train_index], X[test_index] 
    y_train, y_test = y[train_index], y[test_index] 

업데이트는 :

: 3을 다른 비율이 numpy.split()은 다음과 같이 수행 할 수 있습니다 사용한다고 말할에 데이터를 분할하려면 0

X_train, X_test, X_validate = np.split(X, [int(.7*len(X)), int(.8*len(X))]) 
y_train, y_test, y_validate = np.split(y, [int(.7*len(y)), int(.8*len(y))])