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在 probability calibration of classifiers来自scikit-learn，有一段关于train_test_split的代码我在文档中找不到解释。
centers = [(-5, -5), (0, 0), (5, 5)] X, y =
make_blobs(n_samples=n_samples, n_features=2, cluster_std=1.0,
centers=centers, shuffle=False, random_state=42)
y[:n_samples // 2] = 0
y[n_samples // 2:] = 1
sample_weight = np.random.RandomState(42).rand(y.shape[0])
# split train, test for calibration
X_train, X_test, y_train, y_test, sw_train, sw_test = \
train_test_split(X, y, sample_weight, test_size=0.9, random_state=42)
What does
sample_weightintrain_test_splitdo?
How does the source code of
train_test_splitprocesssample_weight?
提前非常感谢。
最佳答案
train_test_split 不仅仅采用 x 和 y。它可以采用具有相同第一维度的任意数组序列，并将它们随机但一致地分成沿该维度的两组。
在您的示例中，有一个随机权重数组(每个观察一个权重)，该数组被分为训练数组和测试数组:sw_train 和 sw_test。
为观测值分配权重的原因有很多。如需进一步讨论，请参阅:
关于python - sklearn.model_selection.train_test_split中的样本权重是什么，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/50691868/
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>>> import sklearn.model_selection.train_test_split Traceback (most recent call last): File "", li
在 probability calibration of classifiers来自scikit-learn，有一段关于train_test_split的代码我在文档中找不到解释。 centers =
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