層化 k 分割
次のコードを実行したときの出力として、正しいものを1つ選べ。
import numpy as np
from sklearn.model_selection import StratifiedKFold
X = np.zeros((6, 1))
y = np.array([0, 0, 0, 0, 1, 1])
print([int(y[te].sum()) for _, te in StratifiedKFold(2).split(X, y)])- A
[2, 0] - B
[0, 2] - C
[1, 1] - D
[2, 2]
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正解：C
StratifiedKFold は、各分割でクラスの比率が全体と同じになるようにする。クラスの偏りがあるデータの交差検証で使う。
| 順 | 実行する行 | 実行後の変数 |
|---|---|---|
| 1 | `import numpy as np` | — |
| 2 | `from sklearn.model_selection import Stratifie…` | — |
| 3 | `X = np.zeros((6, 1))` | X = [[0.0], [0.0], [0.0], [0.0], [0.0], [0.… |
| 4 | `y = np.array([0, 0, 0, 0, 1, 1])` | y = [0, 0, 0, 0, 1, 1] |
| 5 | `print([int(y[te].sum()) for _, te in Stratifi…` | y = [0, 0, 0, 0, 1, 1], X = [[0.0], [0.0], [0.0], [0.0], [0.0], [0.… |
| 結果 | 実際の出力 | [1, 1] |
- A
誤り。層化では、クラスの比率が保たれる。
- B
誤り。片方に偏らない。
- C
正しい。クラスの比率を保って分割するので、少数クラス（1）が各分割に 1 件ずつ入る。
- D
誤り。クラス 1 は全部で 2 件。
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