Как разбить данные по сбалансированному набору тренировок и набору тестов на sklearn

Ответ 1

Вы можете использовать StratifiedShuffleSplit для создания наборов данных, содержащих тот же процент классов, что и в исходном:

import numpy as np
from sklearn.model_selection import StratifiedShuffleSplit
X = np.array([[1, 3], [3, 7], [2, 4], [4, 8]])
y = np.array([0, 1, 0, 1])
stratSplit = StratifiedShuffleSplit(y, n_iter=1, test_size=0.5, random_state=42)
for train_idx, test_idx in stratSplit:
    X_train=X[train_idx]
    y_train=y[train_idx]

print(X_train)
# [[3 7]
#  [2 4]]
print(y_train)
# [1 0]

Ответ 2

Хотя христианское предложение правильное, технически train_test_split должно дать вам стратифицированные результаты с помощью параметра stratify.

Итак, вы можете сделать:

X_train, X_test, y_train, y_test = cross_validation.train_test_split(Data, Target, test_size=0.3, random_state=0, stratify=Target)

Трюк здесь в том, что он начинается с версии 0.17 в sklearn.

Из документации о параметре stratify:

stratify: array-like или None (по умолчанию None) Если не None, данные разбиваются по стратифицированному способу, используя это как массив меток. Новое в версии 0.17: расслоение разбиения

Ответ 3

Если классы не сбалансированы, но вы хотите, чтобы раскол был сбалансированным, стратификация не поможет. Кажется, что не существует метода для сбалансированной выборки в sklearn, но это простое использование базового numpy, например, такая функция может помочь вам:

def split_balanced(data, target, test_size=0.2):

    classes = np.unique(target)
    # can give test_size as fraction of input data size of number of samples
    if test_size<1:
        n_test = np.round(len(target)*test_size)
    else:
        n_test = test_size
    n_train = max(0,len(target)-n_test)
    n_train_per_class = max(1,int(np.floor(n_train/len(classes))))
    n_test_per_class = max(1,int(np.floor(n_test/len(classes))))

    ixs = []
    for cl in classes:
        if (n_train_per_class+n_test_per_class) > np.sum(target==cl):
            # if data has too few samples for this class, do upsampling
            # split the data to training and testing before sampling so data points won't be
            #  shared among training and test data
            splitix = int(np.ceil(n_train_per_class/(n_train_per_class+n_test_per_class)*np.sum(target==cl)))
            ixs.append(np.r_[np.random.choice(np.nonzero(target==cl)[0][:splitix], n_train_per_class),
                np.random.choice(np.nonzero(target==cl)[0][splitix:], n_test_per_class)])
        else:
            ixs.append(np.random.choice(np.nonzero(target==cl)[0], n_train_per_class+n_test_per_class,
                replace=False))

    # take same num of samples from all classes
    ix_train = np.concatenate([x[:n_train_per_class] for x in ixs])
    ix_test = np.concatenate([x[n_train_per_class:(n_train_per_class+n_test_per_class)] for x in ixs])

    X_train = data[ix_train,:]
    X_test = data[ix_test,:]
    y_train = target[ix_train]
    y_test = target[ix_test]

    return X_train, X_test, y_train, y_test

Обратите внимание, что если вы используете это и пробуете больше очков за класс, чем во входных данных, тогда они будут повышаться (образец с заменой). В результате некоторые точки данных будут отображаться несколько раз, и это может повлиять на меры точности и т.д. И если в каком-то классе имеется только одна точка данных, произойдет ошибка. Вы можете легко проверить количество точек на класс, например, с помощью np.unique(target, return_counts=True)

Ответ 4

Это моя реализация, которую я использую для получения данных поезда/тестовых данных

def get_safe_balanced_split(target, trainSize=0.8, getTestIndexes=True, shuffle=False, seed=None):
    classes, counts = np.unique(target, return_counts=True)
    nPerClass = float(len(target))*float(trainSize)/float(len(classes))
    if nPerClass > np.min(counts):
        print("Insufficient data to produce a balanced training data split.")
        print("Classes found %s"%classes)
        print("Classes count %s"%counts)
        ts = float(trainSize*np.min(counts)*len(classes)) / float(len(target))
        print("trainSize is reset from %s to %s"%(trainSize, ts))
        trainSize = ts
        nPerClass = float(len(target))*float(trainSize)/float(len(classes))
    # get number of classes
    nPerClass = int(nPerClass)
    print("Data splitting on %i classes and returning %i per class"%(len(classes),nPerClass ))
    # get indexes
    trainIndexes = []
    for c in classes:
        if seed is not None:
            np.random.seed(seed)
        cIdxs = np.where(target==c)[0]
        cIdxs = np.random.choice(cIdxs, nPerClass, replace=False)
        trainIndexes.extend(cIdxs)
    # get test indexes
    testIndexes = None
    if getTestIndexes:
        testIndexes = list(set(range(len(target))) - set(trainIndexes))
    # shuffle
    if shuffle:
        trainIndexes = random.shuffle(trainIndexes)
        if testIndexes is not None:
            testIndexes = random.shuffle(testIndexes)
    # return indexes
    return trainIndexes, testIndexes