训练测试拆分函数sklearn中的混洗数据返回错误

Question

import numpy as np
from sklearn.cross_validation import train_test_split as tts

a = np.array([[1,2,3,4,5]]).T
b = np.array([[100,200,50,60,3000]]).T

x1,x2,y1,y2 = tts(a,b, test_size=0.2, shuffle=False)

print(x1)
print(x2)
print(y1)
print(y2)

我总是收到以下错误：

builtins.TypeError: Invalid parameters passed: {'shuffle': False}

我检查了文档：

shuffle : boolean, optional (default=True) 是否在拆分前对数据进行混洗。 如果 shuffle=False 则分层必须为无。

添加了stratify=None ，但我仍然遇到相同的错误。 知道如何解决这个问题吗？

Answer 1

这是由过时的sklearn版本引起的。 该文档是指版本 0.19.0。 可以通过键入来检查当前安装的sklearn的版本

>>> print(sklearn.__version__)