train_test_split 传入的参数类型
时间: 2023-10-23 10:10:19 浏览: 29
train_test_split 函数传入的参数类型可以是以下类型之一:
- array-like(数组型):传入的原始数据,可以是数组、列表或 Pandas DataFrame 等。
- test_size(测试集大小):测试集的大小,可以是浮点数(表示占比)或整数(表示样本数)。
- train_size(训练集大小):训练集的大小,可以是浮点数(表示占比)或整数(表示样本数)。如果未设置,则默认为测试集的补集。
- random_state(随机种子):用于随机分割数据集的随机数种子。
- shuffle(是否洗牌):是否随机洗牌数据集。默认为 True。
- stratify(分层抽样):用于分层抽样的目标变量。如果未设置,则默认为 None。
相关问题
train_test_split导入
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。它可以帮助我们评估机器学习模型的性能,并避免过拟合。train_test_split函数需要传入特征数据和标签数据,以及测试集所占的比例和随机数种子等参数。它返回一个元组,其中包含划分后的训练集和测试集的特征数据和标签数据。在使用train_test_split函数时,需要注意参数的设置和传入的数据的格式。
sklearn的 train_test_split 如何使用
train_test_split 是 sklearn 中用于将数据集划分为训练集和测试集的方法。它可以从给定的数据集中随机选择一部分数据作为训练集,另一部分数据作为测试集。
使用方法:
1. 导入 train_test_split 方法:from sklearn.model_selection import train_test_split
2. 将数据集划分为特征与标签两部分,如:X, y
3. 调用 train_test_split 方法,传入参数:X, y, test_size, random_state等。
例子:
```
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.datasets import load_iris
# load iris dataset
iris = load_iris()
# split dataset into training set and test set
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(iris.data, iris.target, test_size=0.3, random_state=0)
# print the shape of the datasets
print("X_train shape:", X_train.shape)
print("y_train shape:", y_train.shape)
print("X_test shape:", X_test.shape)
print("y_test shape:", y_test.shape)
```
在这个例子中,我们使用 iris 数据集,将数据集划分为训练集(70%)和测试集(30%)。