train_test_split() の stratify パラメータを使って層化サンプリングをする - kakakakakku blog

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データセットを分割するときに scikit-learn の train_test_split() をよく使う．今回は train_test_spl...概要を表示 データセットを分割するときに scikit-learn の train_test_split() をよく使う．今回は train_test_split() に設定できる stratify パラメータを試す．stratify は「層化」という意味で「データセットの特性を考慮した分割」とも言える．特に「不均衡データセット」を使うときに重要になる． scikit-learn.org train_test_split() をデフォルト設定で使う train_test_split() のデフォルト設定を抜粋すると以下のようになる．stratify はデフォルトで None になる． train_size = 0.75（トレーニングデータ 75 %） test_size = 0.25（テストデータ 25 %） shuffle = True（ランダムに分割する） stratify = None（層化なし

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