我试图使用 Scikit-learn 的 Stratified Shuffle Split 拆分样本数据集。我按照 Scikit-learn 文档 here 中显示的示例进行操作。
import pandas as pd
import numpy as np
# UCI's wine dataset
wine = pd.read_csv("https://s3.amazonaws.com/demo-datasets/wine.csv")
# separate target variable from dataset
target = wine['quality']
data = wine.drop('quality',axis = 1)
# Stratified Split of train and test data
from sklearn.cross_validation import StratifiedShuffleSplit
sss = StratifiedShuffleSplit(target, n_iter=3, test_size=0.2)
for train_index, test_index in sss:
xtrain, xtest = data[train_index], data[test_index]
ytrain, ytest = target[train_index], target[test_index]
# Check target series for distribution of classes
ytrain.value_counts()
ytest.value_counts()
但是,在运行此脚本时,我收到以下错误:
IndexError: indices are out-of-bounds
有人可以指出我在这里做错了什么吗?谢谢!
最佳答案
您遇到了 Pandas DataFrame 索引与 NumPy ndarray 索引的不同约定。数组 train_index 和 test_index 是行索引的集合。但是 data 是 Pandas 的 DataFrame 对象,当您在该对象中使用单个索引时,如在 data[train_index] 中,Pandas 期待train_index 包含 column 标签而不是行索引。您可以使用 .values:
data_array = data.values
for train_index, test_index in sss:
xtrain, xtest = data_array[train_index], data_array[test_index]
ytrain, ytest = target[train_index], target[test_index]
或使用 Pandas .iloc访问者:
for train_index, test_index in sss:
xtrain, xtest = data.iloc[train_index], data.iloc[test_index]
ytrain, ytest = target[train_index], target[test_index]
我倾向于第二种方法,因为它提供 xtrain 和 xtest 类型为 DataFrame 而不是 ndarray,因此保留列标签。
关于python - sklearn.cross_validation.StratifiedShuffleSplit - 错误 : "indices are out-of-bounds",我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/30023927/
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