Scikit learn 有可能以分层的方式重新获得列表吗？

我想这样做：

Skf = sklearn.model_selection.StratifiedKFold(n_splits = 5, shuffle = True) 
ALPHA,BETA  = Skf.split(data_X, data_Y)

然后：

for train_index, test_index in ALPHA,BETA

然而，它不起作用，为什么以及如何绕过这个问题

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我的想法是，我想在代码的不同部分使用相同的拆分几次。。。我不知道如何“储存”分割的股票。

是的，你可以。您可以指定随机数生成器使用的种子，以便在不同的运行中获得相同的分割。只需指定

random_state

参数

SEED = 42
Skf = sklearn.model_selection.StratifiedKFold(n_splits=5,
                                              shuffle=True,
                                              random_state=SEED) 

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是的，你可以。您可以指定随机数生成器使用的种子，以便在不同的运行中获得相同的分割。只需指定

random_state

参数

SEED = 42
Skf = sklearn.model_selection.StratifiedKFold(n_splits=5,
                                              shuffle=True,
                                              random_state=SEED) 

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什么是种子，它是我所看到的，却无法理解的东西。它在修复东西吗？什么是种子，它是我所看到的，我无法理解的东西。它在修理东西吗？