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我正在使用 Scikit-Learn timeseriessplit 将我的数据拆分为训练集和测试集。目前 timeSeries 数据集的第一个分割是 50%,接下来是 30%,在 25% 之后。我想要固定 10% 的数据用作测试集。
tscv = TimeSeriesSplit(n_splits=3)
for train_index, test_index in tscv.split(X):
print(train_index, test_index)
[ 0 1 2 ..., 1067 1068 1069] [1070 1071 1072 ..., 2136 2137 2138]
[ 0 1 2 ..., 2136 2137 2138] [2139 2140 2141 ..., 3205 3206 3207]
[ 0 1 2 ..., 3205 3206 3207] [3208 3209 3210 ..., 4274 4275 4276]
tscv = TimeSeriesSplit(n_splits=3, test_size= = 0.1)
类似于
train_test_split
.
最佳答案
没有直接参数供您指定百分比。但是您可以相应地修改 n_splits 以获得所需的结果。
在 documentation it is mentioned :-
In the kth split, it returns first k folds as train set and the (k+1)th fold as test set.
test_size = 0.1
# This conversion is found in the source of TimeSeriesSplit
n_splits = (1//test_size)-1 # using // for integer division
tscv = TimeSeriesSplit(n_splits=n_splits)
for train_index, test_index in tscv.split(X):
print(train_index, test_index)
# Read below comments about following code
X_train, X_test = X[train_index], X[test_index]
y_train, y_test = y[train_index], y[test_index]
n_samples = _num_samples(X)
n_splits = self.n_splits
n_folds = n_splits + 1
test_size = (n_samples // n_folds)
test_size
作为参数。
关于Scikit-Learn:timeseriessplit 中的测试大小,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/43359783/
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我是一名优秀的程序员,十分优秀!