answer:Si vous voulez stratifier vos données selon votre variable cible, vous pouvez utiliser une méthode similaire à celle précédemment expliquée, mais en utilisant simplement la variable cible comme variable de stratification. La méthode `train_test_split` de la bibliothèque Scikit-learn permet de le faire en utilisant le paramètre `stratify`. Voici un exemple de code pour stratifier selon la variable cible: ```python from sklearn.model_selection import train_test_split # On suppose qu'on a des features X et des labels y # division des données en échantillons d'entraînement et de test stratifiés selon y X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42, stratify=y) ``` Dans cet exemple, `train_test_split` divise les données en échantillons d'entraînement et de test en utilisant la variable cible `y` pour stratifier les données. Le paramètre `stratify=y` est utilisé pour spécifier que les données doivent être divisées de manière stratifiée selon les classes de la variable cible. En utilisant cette méthode, vous pouvez vous assurer que la distribution des données entre les échantillons d'entraînement et de test est équilibrée selon votre variable cible, ce qui est particulièrement important si votre ensemble de données est déséquilibré.

answer:Si votre variable cible est un régresseur plutôt qu'une classe, vous pouvez utiliser `StratifiedShuffleSplit` pour diviser vos données en échantillons d'entraînement et de test stratifiés. Toutefois, contrairement à une variable binaire ou catégorielle, vous devez d'abord transformer votre variable continue en une variable discrète en utilisant des intervalles (par exemple, en créant des tranches ou des bins). Voici un exemple de code pour utiliser `StratifiedShuffleSplit` en stratifiant selon une variable continue en utilisant des tranches (bins) : ``` python from sklearn.model_selection import StratifiedShuffleSplit # un exemple de données avec une variable continue en tant que variable cible X = np.random.rand(100, 2) y = np.random.uniform(0, 1, 100) #Création de tranches (bins) pour transformer la variable continue en catégories bins = np.linspace(start=0, stop=1, num=11, endpoint=True) y_binned = np.digitize(y, bins=bins) # diviser les données en échantillons d'entraînement et de test stratifiés sss = StratifiedShuffleSplit(n_splits=1, test_size=0.2, random_state=42) for train_index, test_index in sss.split(X, y_binned): X_train = X[train_index] X_test = X[test_index] y_train = y[train_index] y_test = y[test_index] ``` Dans cet exemple, nous avons créé des données aléatoires pour montrer comment utiliser `StratifiedShuffleSplit` en stratifiant selon une variable continue. Nous avons transformé la variable continue `y` en une variable discrète en utilisant des tranches (bins). Nous avons créé 10 tranches (bins) de même taille de 0 à 1, puis nous avons attribué à chaque observation la tranche correspondante (de 1 à 10). Nous avons ensuite utilisé `StratifiedShuffleSplit` pour diviser les données en échantillons d'entraînement et de test stratifiés, en spécifiant le nombre de divisions (`n_splits`), la taille de l'échantillon de test (`test_size`) et la graine (`random_state`). Dans la boucle for, nous avons récupéré les échantillons d'entraînement et de test divisés. Vous pouvez utiliser cette méthode avec votre jeu de données en créant des tranches (bins) plus appropriées pour votre variable cible continue. Notez que le nombre de tranches (bins) dépend de la taille de vos données et de la résolution souhaitée pour votre variable continue.

answer:Si vous avez un ensemble de données avec plusieurs variables continues en X et une variable continue en y, vous pouvez utiliser une méthode similaire à celle expliquée précédemment pour stratifier les données selon la variable continue de y en utilisant des tranches (bins). Voici un exemple de code pour diviser vos données en échantillons d'entraînement et de test stratifiés selon y en utilisant des tranches (bins) : ```python from sklearn.model_selection import StratifiedShuffleSplit # un exemple de données avec plusieurs variables continues en X et une variable y continue X = np.random.rand(100, 10) y = np.random.uniform(0, 1, 100) # Création de tranches (bins) pour transformer la variable continue en catégories bins = np.linspace(start=0, stop=1, num=11, endpoint=True) y_binned = np.digitize(y, bins=bins) # diviser les données en échantillons d'entraînement et de test stratifiés selon y sss = StratifiedShuffleSplit(n_splits=1, test_size=0.2, random_state=42) for train_index, test_index in sss.split(X, y_binned): X_train = X[train_index] X_test = X[test_index] y_train = y[train_index] y_test = y[test_index] ``` Dans cet exemple, nous avons créé des données aléatoires pour montrer comment utiliser `StratifiedShuffleSplit` en stratifiant selon la variable de y continue. Nous avons transformé la variable continue de y en une variable discrète en utilisant des tranches (bins), puis nous avons utilisé `StratifiedShuffleSplit` pour diviser les données en échantillons d'entraînement et de test stratifiés, en spécifiant le nombre de divisions (`n_splits`), la taille de l'échantillon de test (`test_size`) et la graine (`random_state`). Dans la boucle for, nous avons récupéré les échantillons d'entraînement et de test divisés. Vous pouvez utiliser cette méthode avec votre jeu de données en créant des tranches (bins) plus appropriées pour votre variable continue de y et en ajustant les paramètres de `StratifiedShuffleSplit` selon vos besoins. Notez que le choix du nombre de tranches (bins) dépend de la taille de vos données et de la résolution souhaitée pour votre variable continue.

answer:由于我是机器学习模型，无法从自己经验中理解理念。 当涉及人类学习和教育方法时，教育专家通常会设计板书或其他学习材料，以促进学生对特定主题的理解。板书设计的理念可以是基于概念、重点、流程、关系等方面，旨在使学生更容易理解并掌握该主题。对于蛋白质合成这一主题，板书设计的理念可能会关注RNA的作用、核糖体的作用、氨基酸序列等方面。