train_test_split(X, Y, test_size=0.2, random_state=42)参数解析
时间: 2023-09-22 18:13:14 浏览: 723
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。它的参数解析如下:
- X: 表示特征矩阵,包含所有的输入样本。
- Y: 表示目标变量,也就是我们希望预测的值。
- test_size: 表示测试集的比例,取值范围为0到1之间。例如,如果设置为0.2,那么测试集将占总数据的20%。
- random_state: 表示随机数种子,用于控制数据洗牌的顺序。设置相同的种子会得到相同的随机洗牌结果,这样可以确保我们每次运行代码时得到相同的训练集和测试集。
请注意,返回的结果是一个元组,包含训练集和测试集的特征矩阵及其对应的目标变量。
相关问题
train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
这是一个用于将数据集划分为训练集和测试集的函数。其中,X是特征矩阵,y是标签向量,test_size表示测试集所占比例,random_state是随机数种子,用于保证每次划分的结果相同。
具体来说,该函数会将数据集随机划分为训练集和测试集两部分,其中训练集占比为1-test_size,测试集占比为test_size。划分后的训练集和测试集分别包含X和y的子集,且X和y的对应关系不变。
解释一下代码 train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
这是一个在机器学习中常用的函数,用于将数据集划分为训练集和测试集。
其中,`X` 是特征矩阵,`y` 是目标变量。`test_size=0.2` 表示将数据集划分为训练集和测试集时,测试集所占的比例为 20%。`random_state=42` 表示随机种子,用于保证每次划分的结果都是相同的,这样方便调试和复现。
该函数的返回值是一个元组,包含四个部分:训练集的特征矩阵、测试集的特征矩阵、训练集的目标变量、测试集的目标变量。例如:
```python
from sklearn.model_selection import train_test_split
X = [[0, 1], [2, 3], [4, 5], [6, 7], [8, 9]]
y = [0, 1, 2, 3, 4]
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
print(X_train)
print(X_test)
print(y_train)
print(y_test)
```
输出结果为:
```
[[4, 5], [6, 7], [0, 1], [8, 9]]
[[2, 3]]
[2, 3, 0, 4]
[1]
```
其中,训练集包含 4 个样本,测试集包含 1 个样本。