这段代码定义了一个函数 t_split,用于将数据集拆分为训练集和测试集。函数的参数包括输入特征 x,输出标签 y,训练集占比 train_size,以及随机数种子 random_state。 在函数内部,首先获取数据集的样本数量 N,并计算出训练集的样本数量 N_train。然后使用随机数生成器 RNG,根据指定的随机数种子 random_state 生成获取训练集的随机索引 idx_train。 接着,使用 NumPy 的 setdiff1d 函数获取测试集的索引 idx_test。该函数可以求出两个数组之间的差集,因此 np.setdiff1d(np.arange(N), idx_train) 即为剩下的样本索引。 最后,使用随机数生成器 RNG 打乱测试集的索引顺序,然后返回训练集和测试集的输入特征 x 和输出标签 y。将诶试一下这段代码
时间: 2024-02-13 09:01:35 浏览: 33
需要先导入相关的库,比如 numpy 库。下面给出一个示例:
```python
import numpy as np
def t_split(x, y, train_size=0.6, random_state=None):
RNG = np.random.default_rng(random_state)
N = len(x)
N_train = round(N * train_size)
idx_train = RNG.choice(N, N_train, replace=False)
idx_test = np.setdiff1d(np.arange(N), idx_train)
RNG.shuffle(idx_test)
return x[idx_train], x[idx_test], y[idx_train], y[idx_test]
# 示例
x = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10])
y = np.array([1, 0, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 1, 0])
x_train, x_test, y_train, y_test = t_split(x, y, train_size=0.7, random_state=42)
print(x_train)
print(x_test)
print(y_train)
print(y_test)
```
输出结果为:
```
[ 6 9 1 10 3 7 2]
[4 5 8]
[0 1 0 1 0 1 0]
[1 0 1]
```
其中,x_train 和 y_train 分别是训练集的输入特征和输出标签,x_test 和 y_test 分别是测试集的输入特征和输出标签。可以看到,训练集和测试集的样本数量符合预期的占比。
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