[Python,머신러닝] 샘플링 방식 및 종류 모음

from sklearn.model_selection

일반 샘플링 train_test_split

파라미터
arrays	Python list, Numpy array, Pandas dataframe	분할시킬 데이터를 입력
test_size	float, int, default = None	테스트 셋의 비율을 지정합니다.
train_size	float, int, defalt = None	훈련 셋의 비율을 지정합니다.
random_state	int or RandomState instance, defalt = None	생성된 훈련 및 데스트 셋 난수를 지정
shuffle	default = True	셔플여부설정

 

계층적 샘플링 StratifiedShuffleSplit

파라미터
n_splits	int , default = 10	분리할 데이터 셋의 개수를 지정합니다.
test_size	float, int, default = None	테스트 셋의 비율을 지정합니다.
train_size	float, int, defalt = None	훈련 셋의 비율을 지정합니다.
random_state	int or RandomState instance, defalt = None	생성된 훈련 및 데스트 셋 난수를 지정