train_test_split参数 随机取样
时间: 2024-03-09 19:42:42 浏览: 29
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:
1. test_size:指定测试集的大小,可以是一个浮点数(表示测试集占总样本的比例)或整数(表示测试集的样本数量)。
2. train_size:指定训练集的大小,可以是一个浮点数(表示训练集占总样本的比例)或整数(表示训练集的样本数量)。如果同时指定了test_size和train_size,则train_size会覆盖test_size。
3. random_state:控制随机取样的方式,可以是一个整数或RandomState实例。设置相同的random_state可以确保每次划分得到相同的结果。
4. shuffle:指定是否在划分前对数据进行洗牌,默认为True,即随机打乱数据。
5. stratify:指定是否根据类别进行分层抽样,默认为None。如果指定了stratify,并且数据集中包含类别标签,那么划分后的训练集和测试集中各类别样本的比例会与原始数据集中各类别样本的比例相同。
使用train_test_split函数可以方便地将数据集划分为训练集和测试集,以便进行模型训练和评估。
相关问题
train_test_split非随机划分
train_test_split函数是机器学习中常用的数据集划分函数,用于将原始数据集划分为训练集和测试集。除了随机划分外,train_test_split函数还支持非随机划分。
非随机划分是指根据指定的规则或条件将数据集划分为训练集和测试集。这种划分方式可以根据特定需求进行数据集的划分,例如按时间顺序划分、按类别划分等。
train_test_split函数提供了一些参数来实现非随机划分,其中最常用的参数是stratify和shuffle。
- stratify参数:用于指定按照某个特征进行分层划分。例如,如果数据集中有一个类别标签列,可以使用stratify参数将数据集按照类别标签进行分层划分,确保训练集和测试集中各类别的样本比例相同。
- shuffle参数:用于指定是否对数据集进行洗牌操作。当shuffle参数设置为False时,train_test_split函数将按照原始数据集的顺序进行划分,即非随机划分。
下面是train_test_split函数非随机划分的示例代码:
```python
from sklearn.model_selection import train_test_split
# 假设X为特征数据,y为目标变量
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, stratify=y, shuffle=False)
```
这段代码将原始数据集X和y按照指定的比例(test_size=0.2)进行划分,同时保持非随机划分(shuffle=False)和按照y进行分层划分(stratify=y)。
train_test_split函数不随机划分
train_test_split函数默认是随机划分训练集和测试集的。如果你想要固定划分结果,可以使用参数random_state来设置随机种子。下面是一个示例:
```python
from sklearn.model_selection import train_test_split
# 假设train_data和train_target是你的训练数据和目标变量
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(train_data, train_target, test_size=0.4, random_state=0)
# 输出划分后的训练集和测试集的大小
print("训练集大小:", len(X_train))
print("测试集大小:", len(X_test))
```
这个例子中,train_data和train_target是你的训练数据和目标变量。train_test_split函数将会随机将数据划分为训练集和测试集,其中测试集的大小占总数据的40%。设置random_state为0保证了每次运行代码时得到的划分结果是一致的。
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