Sklearn train_test_split() 使用 python 3.7

Question

我使用了一个 70-30 平衡的数据集，并尝试使用 train_test_split sklearn 函数在训练/测试中将其拆分为分层。它在 python 3.5 中按预期工作，但在 3.7 中却不是。有我用来重现的代码：import numpy as npfrom sklearn.model_selection import train_test_splitdata = np.random.rand(1000000).reshape(100000, 10)y_0 = [0]*30000y_1 = [1]*70000y_2 = y_0 + y_1x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(data, y_2, test_size=0.2, random_state=0, stratify=y_2)print('Train set size : {}'.format(len(y_train)))print('Value 1 repartition in train set : {}'.format(sum(y_train)/len(y_train)))print('Test set size : {}'.format(len(y_test)))print('Value 1 repartition in test set : {}'.format(sum(y_test)/len(y_test)))输出 Python 3.7：Train set size : 24102Value 1 repartition in train set : 0.5414903327524687Test set size : 20000Value 1 repartition in test set : 0.53775输出 Python 3.5：Train set size : 80000Value 1 repartition in train set : 0.7Test set size : 20000Value 1 repartition in test set : 0.7库版本 3.7：Python 3.7.2    numpy==1.16.1    pandas==0.24.1    python-dateutil==2.8.0    pytz==2018.9    scikit-learn==0.20.2    scipy==1.2.1    six==1.12.0库版本 3.5：Python 3.5.1    numpy==1.16.1    pandas==0.24.1    python-dateutil==2.8.0    pytz==2018.9    scikit-learn==0.20.2    scipy==1.2.1    six==1.12.0

Answer 1

这种问题可能与处理器架构有关。请检查您的 Python 版本是否具有相同的架构（32 位或 64 位）。