dask_ml.model_selection.KFold
dask_ml.model_selection.KFold¶
- class dask_ml.model_selection.KFold(n_splits=5, shuffle=False, random_state=None)[源代码]¶
K折交叉验证器
提供训练/测试索引以将数据分割为训练/测试集。将数据集分割为k个连续的折叠（默认不进行洗牌）。
每个折叠随后被用作一次验证，而剩余的 k - 1 个折叠则构成训练集。
- 参数
- n_splitsint, 默认=5
折叠次数。必须至少为2。
- 洗牌布尔值，可选
在将数据分割成批次之前是否对其进行洗牌。
- random_stateint, RandomState 实例或 None, 可选, 默认=None
如果为整数，random_state 是随机数生成器使用的种子；如果为 RandomState 实例，random_state 是随机数生成器；如果为 None，随机数生成器是 np.random 使用的 RandomState 实例。当
shuffle== True 时使用。
方法
get_metadata_routing()获取此对象的元数据路由。
get_n_splits([X, y, groups])返回交叉验证器中的分割迭代次数。
split(X[, y, groups])生成索引以将数据分割为训练集和测试集。