假设n_repeats=5
,折叠数为3 (n_splits=3
)。
这是否意味着验证器会为我们的估计器/模型创建3个折叠,以便每个折叠都能使用(就像KFold一样),然后重复这个过程5次?
这意味着我们的模型将使用总共15个折叠?
假设n_repeats=5
,折叠数为3 (n_splits=3
)。
这是否意味着验证器会为我们的估计器/模型创建3个折叠,以便每个折叠都能使用(就像KFold一样),然后重复这个过程5次?
这意味着我们的模型将使用总共15个折叠?
是的,你基本上可以通过在循环中调用KFolds.split()
n_repeats
次来实现相同的效果。
示例设置:
X = np.array([[1, 2], [3, 4], [1, 2], [3, 4]])
y = np.array([0, 0, 1, 1])
然后运行:
rkf = RepeatedKFold(n_splits=2, n_repeats=1, random_state=2652124)
for train_index, test_index in rkf.split(X):
print("TRAIN:", train_index, "TEST:", test_index)
...会产生:
TRAIN: [0 1] TEST: [2 3]
TRAIN: [2 3] TEST: [0 1]
... 就像 KFold(n_splits=2, random_state=2652124)
一样。将其改为 n_repeats=2
会产生:
TRAIN: [0 1] TEST: [2 3]
TRAIN: [2 3] TEST: [0 1]
TRAIN: [1 2] TEST: [0 3]
TRAIN: [0 3] TEST: [1 2]
等等,等等。
RepeatedKFold
中将n_repeats=2
,并且在Kfold
中将n_splits=4
更改,结果将不相同。我在这里错过了什么? - MuriloRepeatedKFold
中将n_repeats=2
,并且在Kfold
中将n_splits=4
进行更改,结果将不相同。我在这里漏掉了什么? - undefined