LeaveOneGroupOut

classsklearn.model_selection.LeaveOneGroupOut[source]

Перекрестный валидатор оставления одной группы.

Предоставляет индексы для разделения данных таким образом, чтобы каждый обучающий набор содержал все образцы, за исключением образцов, принадлежащих к одной конкретной группе. Произвольная информация о группе по предметной области предоставляется в виде массива целых чисел, которые кодируют группу каждого образца.

Например, группы могут быть годом сбора образцов, что позволит проводить перекрестную проверку по разделениям во времени.

Подробнее см. в Руководстве пользователя.

См. также

GroupKFold

Вариант итератора K-fold с неперекрывающимися группами.

Примечания

Разбиения упорядочены в соответствии с индексом оставленной группы. В первом разбиении тестовый набор состоит из группы, индекс которой в groups наименьший, и так далее.

Примеры

>>> import numpy as np
>>> from sklearn.model_selection import LeaveOneGroupOut
>>> X = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6], [7, 8]])
>>> y = np.array([1, 2, 1, 2])
>>> groups = np.array([1, 1, 2, 2])
>>> logo = LeaveOneGroupOut()
>>> logo.get_n_splits(X, y, groups)
2
>>> logo.get_n_splits(groups=groups)  # 'groups' is always required
2
>>> print(logo)
LeaveOneGroupOut()
>>> for i, (train_index, test_index) in enumerate(logo.split(X, y, groups)):
...     print(f"Fold {i}:")
...     print(f"  Train: index={train_index}, group={groups[train_index]}")
...     print(f"  Test:  index={test_index}, group={groups[test_index]}")
Fold 0:
  Train: index=[2 3], group=[2 2]
  Test:  index=[0 1], group=[1 1]
Fold 1:
  Train: index=[0 1], group=[1 1]
  Test:  index=[2 3], group=[2 2]

get_metadata_routing()[source]

Получить маршрутизацию метаданных для этого объекта.

Пожалуйста, обратитесь к Руководству пользователя по работе механизма маршрутизации.

Возвращает:

routingMetadataRequest

Объект MetadataRequest, содержащий информацию о маршрутизации.

get_n_splits(X=None, y=None, groups=None)[source]

Возвращает количество итераций разделения в перекрестном валидаторе.

Параметры:

Xобъект

Всегда игнорируется, существует для совместимости.

yобъект

Всегда игнорируется, существует для совместимости.

groupsмассив-подобный формы (n_samples,)

Метки групп для образцов, используемых при разделении набора данных на обучающую и тестовую выборки. Этот параметр «groups» всегда должен быть указан для расчета количества разбиений, хотя остальные параметры могут быть опущены.

Возвращает:

n_splitsint

Возвращает количество итераций разделения в перекрестном валидаторе.

set_split_request(*, groups:bool|None|str='$UNCHANGED$') → LeaveOneGroupOut[source]

Запрос метаданных, передаваемых методу split.

Обратите внимание, что этот метод актуален только если enable_metadata_routing=True (см. sklearn.set_config). Подробнее о механизме маршрутизации см. в Руководстве пользователя.

Варианты для каждого параметра:

• True: метаданные запрашиваются и передаются в split при наличии. Запрос игнорируется, если метаданные не предоставлены.
• False: метаданные не запрашиваются, и мета-оценщик не передаст их в split.
• None: метаданные не запрашиваются, и мета-оценщик выведет ошибку, если пользователь предоставит их.
• str: метаданные должны быть переданы мета-оценщику с данным псевдонимом вместо оригинального имени.

По умолчанию (sklearn.utils.metadata_routing.UNCHANGED): сохраняется существующий запрос. Это позволяет изменить запрос для некоторых параметров, а не для других.

Добавлен в версии 1.3.

Примечание

Этот метод актуален только если этот оценщик используется как под-оценщик мета-оценщика, например, внутри Pipeline. В противном случае он не оказывает влияния.

Parameters:

groupsstr, True, False, or None, default=sklearn.utils.metadata_routing.UNCHANGED

Маршрутизация метаданных для параметра groups в split.

Returns:

selfobject

Обновленный объект.

split(X, y=None, groups=None)[source]

Генерирует индексы для разделения данных на обучающую и тестовую выборки.

Parameters:

Xarray-like of shape (n_samples, n_features)

Обучающие данные, где n_samples — количество образцов, а n_features — количество признаков.

yarray-like of shape (n_samples,), default=None

Целевая переменная для задач обучения с учителем.

groupsarray-like of shape (n_samples,)

Метки групп для образцов, используемые при разделении набора данных на обучающую/тестовую выборки.

Yields:

trainndarray

Индексы обучающей выборки для данного разбиения.

testndarray

Индексы тестовой выборки для данного разбиения.