Serviceを読んで理解し、同意したものとみなします。訓練データとテストデータの各々のクラス数が異なる時があります。訓練データに含まれるクラス数は100である一方、テストデータのそれは98となってしまうことがあります。train_test_splitでは、ランダムシャッフルしてsplitしているだけなので、クラスに含まれるデータ数がアンバランスな場合、このようなことが起きると思われます。クラス数もちゃんと保つように、データを分割するには、どのようにすれば良いでしょうか?よろしくお願いします。個の銅バッジ存在することがわかっているクラスのデータを最低1個ずつ作り、分割後のtrainとtestにそれぞれ足せば必ず1つは存在することになりますね。21:38ありがとうございます。今のところ、そのような形で自分で実装してみます。scikit-learnにそのような関数があっても良さそうですが、私の調べた限りなさそうでした。票1クラス比例を保ちながら分割するにはStratifiedShuffleSplitを使用して下さい。個の銅バッジ編集後の投稿を見ました。7:06返答が遅くなりました。試してみましたが、これでうまくいくようです。ありがとうございます。|回答スタック・オーバーフローに参加してくれて、ありがとうございます!質問の回答を共有してください。回答を説明し、自分の検討結果も共有してください。意見を述べること(意見を述べるなら、参照リソース、自分の経験で意見をサポートしてください)さらにサポートが必要な場合このヘルプを参考してください。“回答を投稿”をクリックすることで利用規約、プライバシーポリシー、及びクッキーポリシーに同意したものとみなされます。タグが付いた他の質問を参照するか、自分で質問をする。質問のフィードこのRSSフィードを購読するには、このURLをコピーしてRSSリーダーに貼り付けてください。