machine-learning - 为什么我们在 train_test_split 的两个数组中都包含目标类？

Question

X_train, test_df, y_train, y_test = train_test_split(result, y_true, stratify = y_true, test_size = 0.2)

在上面使用 train_test_split 的示例中，result是数据帧，并且y_true是从数据帧的目标类列形成的 numpy 数组。

我的问题是，如果我们已经分别给出了“y_true”，为什么我们还要将整个“结果”数据框作为 train_test_split 中的输入参数之一？我的意思是，我们不应该首先从“结果”数据框中排除目标类列吗？

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Answer 1

Scikit-learn 支持 pandas，但 pandas 不是必需的。对于 numpy 数组，将特征和标签放在同一个数组中并不总是有意义的，因此是train_test_split函数的当前设计。因此，您需要确保您的resultDataFrame 及其拆分具有您想要的格式。如果y_true是resultDataFrame 的一部分，您可以（并且应该）选择在函数调用之前或之后将其排除。