train, test = train_test_split(data, test_size=0.2, random_state=2022)
时间: 2023-10-23 10:50:36 浏览: 40
这段代码使用了 `train_test_split` 函数,将数据集 `data` 分割成训练集 `train` 和测试集 `test`。其中,`test_size=0.2` 表示测试集大小占总数据集的 20%,`random_state=2022` 则是为了保证每次运行代码时,分割的结果是相同的。通常我们需要在训练集上训练模型,在测试集上评估模型的性能表现。
相关问题
from sklearn.model_selection import train_test_split train, test = train_test_split(data, test_size=0.2, random_state=42,)
sklearn.model_selection.train_test_split函数是一个用于将数据集划分为训练集和测试集的函数[^1]。通过导入该函数,你可以使用train_test_split函数将数据集划分为训练集和测试集[^2]。
下面是一个示例代码,演示了如何使用train_test_split函数将数据集划分为训练集和测试集:
```python
from sklearn.model_selection import train_test_split
# 假设你的数据集是一个名为data的变量
train, test = train_test_split(data, test_size=0.2, random_state=42)
```
在这个示例中,train_test_split函数将数据集data划分为训练集和测试集,其中测试集的大小占总数据集的20%。random_state参数用于设置随机种子,以确保每次运行代码时得到相同的划分结果。
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(data, test, test_size=0.2, random_state=6)
`train_test_split`是一个用于将数据集分成训练集和测试集的函数。函数的输入通常是数据集和与其相关联的标签集。函数中的参数`test_size`用于指定测试集所占的比例,`random_state`用于设置随机数种子以获得可重复的分割结果。以下是`train_test_split`函数在给定参数下的例子:[^1][^2]
```python
from sklearn.model_selection import train_test_split
# 假设data和test都为特征集,且test是目标变量
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(data, test, test_size=0.2, random_state=6)
```
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