train_test_split(X, y, test_size=0.2)
时间: 2023-11-09 08:08:22 浏览: 42
train_test_split是一个用于将数据集分成训练集和测试集的函数。它的参数包括X和y,分别代表特征和目标变量,test_size代表测试集所占的比例,通常为0.2或0.3,random_state是随机数种子,用于保证每次划分的结果相同。该函数的返回值包括X_train, X_test, y_train, y_test,分别代表训练集特征、测试集特征、训练集目标变量和测试集目标变量。
相关问题
from sklearn.model_selection import train_test_split X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=123)
`train_test_split`函数是scikit-learn库中的一个函数,用于将数据集划分为训练集和测试集。根据你提供的引用内容,可以看出该函数的参数有`*arrays`、`test_size`、`train_size`、`random_state`、`shuffle`和`stratify`。
根据你的问题,你想要将数据集`X`和`y`划分为训练集和测试集,其中测试集占总数据集的20%,并且设置了随机种子为123。你可以使用以下代码实现:
```python
from sklearn.model_selection import train_test_split
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=123)
```
这段代码将会把`X`和`y`划分为训练集和测试集,其中测试集占总数据集的20%。划分后的训练集和测试集分别存储在`X_train`、`X_test`、`y_train`和`y_test`中。
from sklearn.model_selection import train_test_split X_train,X_test,y_train,y_test = train_test_split(X,y,test_size=0.2,random_state=0) 重新生成
from sklearn.model_selection import train_test_split是一个用于将数据集划分为训练集和测试集的函数[^1]。这个函数可以将输入的数据集按照指定的比例划分为训练集和测试集,并返回划分后的结果。
下面是一个示例代码,展示了如何使用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X和y是你的特征和标签数据
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=0)
```
在这个示例中,X和y分别代表特征和标签数据。test_size参数指定了测试集的比例,这里设置为0.2,表示将数据集划分为80%的训练集和20%的测试集。random_state参数用于控制随机划分的过程,设置为0可以保证每次划分的结果都是一样的。
你可以根据自己的数据集和需求,调整test_size和random_state参数的值来满足你的需求。