【发布时间】：2020-05-07 19:25:48
【问题描述】：
有没有一种简单的方法可以将数据集分成 5 个大小相同的子集？还考虑到班级分布的百分比？ 应该可以直接访问每个子集。
非常感谢
【问题讨论】：
标签： python-3.x keras scikit-learn dataset subset
【发布时间】：2020-05-07 19:25:48
【问题描述】：
你说的是 Kfold 吗？ scikit-learn StratifiedKFold 是 KFold 的变体。通过保留每个类的样本百分比来进行折叠。
【讨论】：
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我想使用 EarlyStopping 进行 5 折交叉验证。我想用 EarlyStopping 训练一个模型 5 次，每次验证数据集都应该与前一个数据集脱节。通过这种方式，我想避免模型间接学习验证数据。整个事情应该发生在一个 for 循环中。我现在不知道在使用 StratifiedKFold 时如何获取每个单独的折叠，以便将它们作为验证数据传递。
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是的，你可以@CodeNow！查看这个答案，他们解释了如何使用由 Kfold 类创建的块。您可以单独处理每个块 :) stackoverflow.com/a/48641547/5963546