我在阅读《Hands-on Machine Learning with Scikit-Learn and Tensorflow》这本书时，发现了以下代码：

from sklearn.model_selection import StratifiedShuffleSplitsplit = StratifiedShuffleSplit(n_splits=1, test_size=0.2, random_state=42)for train_index, test_index in split.split(housing, housing["income_cat"]):    strat_train_set = housing.loc[train_index]    strat_test_set = housing.loc[test_index]

我想了解’n_splits’参数的作用。我到处搜索了但没有找到满意的答案。提前感谢！

回答：

顾名思义，n_splits参数用于指定你希望进行多少次分割（基本上是多少个独立的分割）。

例如，设置n_splits = 3 将会使循环生成3个不同的分割（每次迭代一个），这样你可以更有效地进行验证。

设置n_splits = 1 会模拟 sklearn.model_selection.train_test_split 的行为（连同提到的stratify参数）。文档对这个函数的每个参数都有详细的解释。