python sklearn.model_selection
时间: 2023-04-29 19:05:55 浏览: 62
python中的sklearn.model_selection是sklearn(scikit-learn)中的一个模块,用于模型选择和性能评估的可重复预处理。它包含了用于交叉验证、调整超参数、数据集分离和集成估计器的功能。
相关问题
python3.6快速导入sklearn.model_selection
您可以使用以下代码快速导入sklearn.model_selection:
```python
from sklearn.model_selection import train_test_split, GridSearchCV, cross_val_score
```
这将导入train_test_split,GridSearchCV和cross_val_score等常用的模型选择工具。您可以根据需要添加其他导入,但这应该是开始使用sklearn.model_selection的良好起点。
sklearn.model_selection.train_test_split用法
sklearn.model_selection.train_test_split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。它的主要作用是帮助我们评估机器学习模型的性能和泛化能力。
train_test_split函数的用法如下:
```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=42)
```
其中,X是特征矩阵,y是目标变量。test_size参数指定了测试集的比例,可以是一个浮点数(0到1之间)或整数(表示样本数量)。random_state参数用于控制数据划分的随机性,设置一个固定的值可以保证每次划分结果一致。
函数的返回值是划分好的训练集和测试集,分别为X_train、X_test、y_train和y_test。