train_test_split(x, y, random_state=22)
时间: 2023-08-25 14:13:49 浏览: 41
train_test_split是一个常用的函数,用于将数据集划分为训练集和测试集。它的参数包括特征数据 x 和目标数据 y,以及一个可选的 random_state 参数,用于设置随机种子以保证每次划分的结果一致。
在这个例子中,函数 train_test_split 将特征数据 x 和目标数据 y 划分为训练集和测试集,并将随机种子设置为 22。这意味着每次使用相同的代码和相同的数据调用该函数时,得到的训练集和测试集划分将是一致的。
相关问题
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X,y,random_state=1)
train_test_split函数是机器学习中常用的一个函数,用于将数据集划分为训练集和测试集。它的作用是将特征数据X和目标数据y按照一定的比例划分成训练集和测试集,并返回划分后的结果。
具体来说,train_test_split函数的参数包括X、y和random_state。其中,X是特征数据,y是目标数据,random_state是随机种子,用于控制数据划分的随机性。
函数的返回值包括X_train、X_test、y_train和y_test。其中,X_train和y_train是训练集的特征数据和目标数据,X_test和y_test是测试集的特征数据和目标数据。
使用train_test_split函数可以将原始数据集按照一定比例划分成训练集和测试集,以便进行模型的训练和评估。
x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(x, y, random_state=201, train_size=0.8)是什么意思
x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(x y, random_state=201 train_size=0.8)是一个常的数据集划分方法,用于将数据集分为训练集和测试集。
具体解释如:
- x:表示输入特征的数据。
- y:表示对应的目标变量的数据集。
- train_size:表示训练集所占的比例,这设置为0.8即训练集占总数据集的80%。
train_test_split函数会将输入特征x和目标变量y按照指定的比例随机划分为训练集和测试集,并将划分后分别赋值给x_train, x_test, y_train, y_test。其中,x_train和y_train是训练集的输入特征和目标变量,x_test和y_test是测试集的输入特征和目标变量。
这种划分方法常用于机器学习任务中,通过将数据集划分为训练集和测试集,可以用训练集来训练模型,然后使用测试集来评估模型的性能和泛化能力。
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