Я пытаюсь разделить временные ряды данных фермы, взятых с ежедневной периодичностью в течение 8 лет. Я хочу разделить данные таким образом, чтобы наборы поездов и тестов содержали образцы из разных ферм, и чтобы между наборами поездов и тестов не было перекрытия ферм. Я создал столбец в кадре данных, содержащий уникальный идентификатор фермы, указывающий, с какой фермы был получен образец.
Визуально, как выглядит набор данных в целом:
df
╔════════╦════════════╦═══════════╦═════╦═══════════╗
║ FarmID ║ datetime ║ Feature_1 ║ ... ║ Feature_n ║
╠════════╬════════════╬═══════════╬═════╬═══════════╣
║ 0 ║ 2009-01-01 ║ 45.76 ║ ... ║ 15.12 ║
║ ... ║ ... ║ ... ║ ... ║ ... ║
║ 3668 ║ 2017-12-31 ║ 12.12 ║ ... ║ 15.75 ║
╚════════╩════════════╩═══════════╩═════╩═══════════╝
6702142 rows × 35 columns
df[df.FarmID==0]
╔════════╦════════════╦═══════════╦═════╦═══════════╗
║ FarmID ║ datetime ║ Feature_1 ║ ... ║ Feature_n ║
╠════════╬════════════╬═══════════╬═════╬═══════════╣
║ 0 ║ 2009-01-01 ║ 35.31 ║ ... ║ 67.41 ║
║ ... ║ ... ║ ... ║ ... ║ ... ║
║ 0 ║ 2017-12-31 ║ 2.15 ║ ... ║ 5.21 ║
╚════════╩════════════╩═══════════╩═════╩═══════════╝
1096 rows x 35 columns
# Note: Not all farms contain the same number of samples as some farms didn't submit data in some years.
Чтобы разделить набор данных, это код, который я использовал:
df = df.sort_values('FarmID')
def group_split(df, test_size=.80, seed=seed):
from sklearn.model_selection import GroupShuffleSplit
gss = GroupShuffleSplit(1, test_size, random_state=seed)
for test_indices, train_indices in gss.split(df, groups=df.FarmID):
train = df.loc[train_indices]
test = df.loc[test_indices]
return train, test
train, test = group_split(df)
После проверкиуникальные фермы, содержащиеся в разделениях поезда-теста, я вижу, что есть несколько ферм, содержащихся как в поезде, так и в тестовом наборе.
In: train.FarmID.unique()
Out: array([2.000e+00, 4.000e+00, 8.000e+00, ..., 2.245e+03, 2.229e+03,
2.575e+03])
In: test.FarmID.unique()
Out: array([0.000e+00, 1.000e+00, 1.300e+01, ..., 2.245e+03, 2.229e+03,
2.575e+03])
In: n = 2245
df[df.FarmID==n].shape
train[train.FarmID==n].shape
test[test.FarmID==n].shape
Out: (1826, 35)
(1225, 35)
(601, 35)
Однако есть некоторые фермы, которые разделены правильно.
In: n = 3668
df[df.FarmID==n].shape
train[train.FarmID==n].shape
test[test.FarmID==n].shape
Out: (705, 35)
(705, 35)
(0, 35)
Кроме того, 995 из 3669 ферм перекрываются в наборах для испытания поездов.
In: train_FarmIDs = train.FarmID.unique()
test_FarmIDs = test.FarmID.unique()
len(set(train_FarmIDs).intersection(set(test_FarmIDs)))
Out: 995
Я абсолютно озадачен тем, почему sklearn GroupShuffleSplit не разделяется по группам, которые я указал правильно. Буду очень признателен, если кто-нибудь поможет мне с этим вопросом!