sklearn划分训练集

使用sklearn库中的train_test_split函数可以划分训练集和测试集。具体操作如下：

from sklearn.model_selection import train_test_split

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42)

其中，X为特征矩阵，y为标签向量，test_size表示测试集所占比例，random_state为随机种子，用于保证每次划分的结果一致。

相关问题

sklearn划分训练集和测试集

使用scikit-learn（sklearn）库可以很方便地划分训练集和测试集。可以使用`train_test_split`函数来完成这个任务。下面是一个示例代码：

from sklearn.model_selection import train_test_split

# 假设X是特征矩阵，y是目标变量
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

上面的代码将数据集X和y划分为训练集和测试集。其中，`test_size`参数指定了测试集所占比例，这里设置为0.2表示测试集占总样本的20%。`random_state`参数用于控制随机种子，保证每次运行代码时划分结果的一致性。

sklearn划分训练集与验证集

在使用scikit-learn（sklearn）进行机器学习任务时，通常需要将数据集划分为训练集和验证集。具体的划分方法可以使用sklearn中的train_test_split函数。

train_test_split函数的语法如下：

train_test_split(*arrays, test_size=None, train_size=None, random_state=None, shuffle=True, stratify=None)

其中，*arrays为要划分的数据集，可以是一个或多个数组。test_size和train_size分别表示测试集和训练集的大小，可以设置为float类型（表示数据集的比例）或int类型（表示数据集的样本数量）。random_state表示随机种子，shuffle表示是否打乱数据集，stratify表示是否按照标签的比例进行分层抽样。