Y 的 Kfold 交叉验证不均匀拆分

问题描述

我想用 sklearn.kfold 拆分我的数据。这是我的代码

kf = KFold(n_splits = 10)

print(np.shape(X_1))
print(np.shape(y))


for train_index,test_index in kf.split(y):
        
    X_train,X_test = X_1.values[train_index],X_1.values[test_index]
    y_train,y_test = y[train_index],y[test_index]
    

print(np.shape(X_train))
print(np.shape(X_test))

print(np.shape(y_train))
print(np.shape(y_test))

分割前X和Y的形状分别是(41437,8)和(41437,)

分割X_train后，X_test有(37294,8),(4143,8) 但是 Y 有 (29005,),)

很多 Y 数据从 Y_train 中消失了。

它去哪儿了？

解决方法

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