Каков хороший способ случайным образом разбить массив NumPy на набор данных для обучения и тестирования / проверки? Что-то похожее на функции cvpartitionor crossvalindв Matlab.
Ответы:
Если вы хотите разделить набор данных один раз на две половины, вы можете использовать numpy.random.shuffle, или numpy.random.permutationесли вам нужно отслеживать индексы:
import numpy
# x is your dataset
x = numpy.random.rand(100, 5)
numpy.random.shuffle(x)
training, test = x[:80,:], x[80:,:]или
import numpy
# x is your dataset
x = numpy.random.rand(100, 5)
indices = numpy.random.permutation(x.shape[0])
training_idx, test_idx = indices[:80], indices[80:]
training, test = x[training_idx,:], x[test_idx,:]Есть много способов многократно разбивать один и тот же набор данных для перекрестной проверки . Одна из стратегий - повторная выборка из набора данных с повторением:
import numpy
# x is your dataset
x = numpy.random.rand(100, 5)
training_idx = numpy.random.randint(x.shape[0], size=80)
test_idx = numpy.random.randint(x.shape[0], size=20)
training, test = x[training_idx,:], x[test_idx,:]Наконец, sklearn содержит несколько методов перекрестной проверки (k-fold, leave-n-out, ...). Он также включает более продвинутые методы «стратифицированной выборки», которые создают раздел данных, сбалансированный по некоторым характеристикам, например, чтобы убедиться, что в обучающем и тестовом наборе есть одинаковая пропорция положительных и отрицательных примеров.
Есть еще один вариант, который подразумевает использование scikit-learn. Как описано в wiki scikit , вы можете просто использовать следующие инструкции:
from sklearn.model_selection import train_test_split
data, labels = np.arange(10).reshape((5, 2)), range(5)
data_train, data_test, labels_train, labels_test = train_test_split(data, labels, test_size=0.20, random_state=42)Таким образом, вы можете синхронизировать метки для данных, которые вы пытаетесь разделить на обучение и тестирование.
Просто примечание. Если вам нужны наборы для обучения, тестирования и проверки И, вы можете сделать это:
from sklearn.cross_validation import train_test_split
X = get_my_X()
y = get_my_y()
x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3)
x_test, x_val, y_test, y_val = train_test_split(x_test, y_test, test_size=0.5)Эти параметры дают 70% на обучение и по 15% на наборы для тестирования и проверки. Надеюсь это поможет.
from sklearn.cross_validation import train_test_splitчтобы было понятно, какой модуль вы используете
a=0.7, b=0.15, c=0.15, и d = dataset, N=len(dataset), а затем x_train = dataset[0:int(a*N)], x_test = dataset[int(a*N):int((a+b)*N)]и x_val = dataset[int((a+b)*N):].
from sklearn.model_selection import train_test_split
Вы также можете рассмотреть возможность стратифицированного разделения на набор для обучения и тестирования. Startified Division также генерирует набор для обучения и тестирования случайным образом, но таким образом, чтобы сохранялись исходные пропорции класса. Благодаря этому наборы для обучения и тестирования лучше отражают свойства исходного набора данных.
import numpy as np
def get_train_test_inds(y,train_proportion=0.7):
'''Generates indices, making random stratified split into training set and testing sets
with proportions train_proportion and (1-train_proportion) of initial sample.
y is any iterable indicating classes of each observation in the sample.
Initial proportions of classes inside training and
testing sets are preserved (stratified sampling).
'''
y=np.array(y)
train_inds = np.zeros(len(y),dtype=bool)
test_inds = np.zeros(len(y),dtype=bool)
values = np.unique(y)
for value in values:
value_inds = np.nonzero(y==value)[0]
np.random.shuffle(value_inds)
n = int(train_proportion*len(value_inds))
train_inds[value_inds[:n]]=True
test_inds[value_inds[n:]]=True
return train_inds,test_inds
y = np.array([1,1,2,2,3,3])
train_inds,test_inds = get_train_test_inds(y,train_proportion=0.5)
print y[train_inds]
print y[test_inds]Этот код выводит:
[1 2 3]
[1 2 3]value_indsэто действительно индексы, но на выходе получаются не индексы, а только маски.
Для этого я написал функцию для своего собственного проекта (хотя он не использует numpy):
def partition(seq, chunks):
"""Splits the sequence into equal sized chunks and them as a list"""
result = []
for i in range(chunks):
chunk = []
for element in seq[i:len(seq):chunks]:
chunk.append(element)
result.append(chunk)
return resultЕсли вы хотите, чтобы фрагменты были рандомизированы, просто перемешайте список перед его передачей.
Вот код для разделения данных на n = 5 слоев стратифицированным способом.
% X = data array
% y = Class_label
from sklearn.cross_validation import StratifiedKFold
skf = StratifiedKFold(y, n_folds=5)
for train_index, test_index in skf:
print("TRAIN:", train_index, "TEST:", test_index)
X_train, X_test = X[train_index], X[test_index]
y_train, y_test = y[train_index], y[test_index]Спасибо pberkes за ваш ответ. Я просто изменил его, чтобы избежать (1) замены, в то время как выборка (2) повторяющихся экземпляров происходила как при обучении, так и при тестировании:
training_idx = np.random.choice(X.shape[0], int(np.round(X.shape[0] * 0.8)),replace=False)
training_idx = np.random.permutation(np.arange(X.shape[0]))[:np.round(X.shape[0] * 0.8)]
test_idx = np.setdiff1d( np.arange(0,X.shape[0]), training_idx)Прочитав и приняв во внимание (многие ..) различные способы разделения данных для обучения и тестирования, я решил рассчитать время!
Я использовал 4 разных метода (ни один из них не использует библиотеку sklearn, что, я уверен, даст наилучшие результаты, учитывая, что это хорошо спроектированный и протестированный код):
метод 3 победил за кратчайшее время, после этого метод 1, а методы 2 и 4 оказались действительно неэффективными.
Код для 4 различных методов, которые я рассчитал:
import numpy as np
arr = np.random.rand(100, 3)
X = arr[:,:2]
Y = arr[:,2]
spl = 0.7
N = len(arr)
sample = int(spl*N)
#%% Method 1: shuffle the whole matrix arr and then split
np.random.shuffle(arr)
x_train, x_test, y_train, y_test = X[:sample,:], X[sample:, :], Y[:sample, ], Y[sample:,]
#%% Method 2: shuffle the indecies and then shuffle and apply to X and Y
train_idx = np.random.choice(N, sample)
Xtrain = X[train_idx]
Ytrain = Y[train_idx]
test_idx = [idx for idx in range(N) if idx not in train_idx]
Xtest = X[test_idx]
Ytest = Y[test_idx]
#%% Method 3: shuffle indicies without a for loop
idx = np.random.permutation(arr.shape[0]) # can also use random.shuffle
train_idx, test_idx = idx[:sample], idx[sample:]
x_train, x_test, y_train, y_test = X[train_idx,:], X[test_idx,:], Y[train_idx,], Y[test_idx,]
#%% Method 4: using pandas dataframe to split
import pandas as pd
df = pd.read_csv(file_path, header=None) # Some csv file (I used some file with 3 columns)
train = df.sample(frac=0.7, random_state=200)
test = df.drop(train.index)А в некоторых случаях минимальное время для выполнения из 3 повторений 1000 циклов составляет:
Надеюсь, это поможет!
Вероятно, вам потребуется не только разделить на обучение и тестирование, но и перекрестную проверку, чтобы убедиться, что ваша модель обобщает. Здесь я предполагаю 70% данных обучения, 20% данных проверки и 10% данных удержания / тестирования.
Проверьте np.split :
Если index_or_sections представляет собой одномерный массив отсортированных целых чисел, записи указывают, где вдоль оси массив разбивается. Например, [2, 3] для оси = 0 приведет к
арный [: 2] арный [2: 3] арный [3:]
t, v, h = np.split(df.sample(frac=1, random_state=1), [int(0.7*len(df)), int(0.9*len(df))]) Разделить на тестовый поезд и действительный
x =np.expand_dims(np.arange(100), -1)
print(x)
indices = np.random.permutation(x.shape[0])
training_idx, test_idx, val_idx = indices[:int(x.shape[0]*.9)], indices[int(x.shape[0]*.9):int(x.shape[0]*.95)], indices[int(x.shape[0]*.9):int(x.shape[0]*.95)]
training, test, val = x[training_idx,:], x[test_idx,:], x[val_idx,:]
print(training, test, val)