我正在研究二元分类问题，并且使用了一个大数据集(样本数量很大，功能不多)。数据不平衡，但我正在使用权重数组来解决这个问题(某种程度上)。
我一直在这个集合的小版本中尝试使用 sklearn 的一些分类器，显然 SVM 可以很好地满足我的需求。然而，一旦我尝试将 SVM 放入整个数据集中，就会花费很长时间(而且我也耗尽了内存)。
我想知道的是，Sklearn 中是否有任何快速方法来划分这个集合，比如说分成 10 个子集，保持类的比例，那么我可以将每个子集划分为训练/测试并拟合每个子集独立的 SVM(所以我也可以使用不同的处理器)？
最佳答案
您可以添加一个新列，它将是一个随机数，使用np.random.random_sample从0到1，然后您可以对class进行分组，并将pd.cut应用于生成的随机数，就像创建一个新列数据集一样:
df = pd.DataFrame({'class': np.random.choice(['A', 'B'], 100),
'value': np.random.random_sample(100)})
df['dataset'] = pd.DataFrame(df.groupby('class').apply(lambda x:
pd.cut(x['value'], 10, labels=range(0, 10)))).reset_index(0, drop=True)
关于python - 如何将大数据集划分为n个子集并保持类别比例，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/55770280/