X_train,X_test,Y_train,Y_test = train_test_split(X,Y_ln,test_size=0.6,random_state=10)
时间: 2024-04-11 12:23:57 浏览: 20
train_test_split是sklearn库中的一个函数,用于将数据集划分为训练集和测试集。它的参数包括X(特征数据),Y(目标数据),test_size(测试集占总数据集的比例),random_state(随机种子)。
在这个例子中,X_train和X_test是特征数据的训练集和测试集,Y_train和Y_test是目标数据的训练集和测试集。train_test_split函数将X和Y_ln按照test_size的比例进行划分,并且使用random_state来保证每次划分的结果是一致的。
具体代码如下:
```python
from sklearn.model_selection import train_test_split
X_train, X_test, Y_train, Y_test = train_test_split(X, Y_ln, test_size=0.6, random_state=10)
```
相关问题:
1. train_test_split函数的作用是什么?
2. test_size参数的取值范围是什么?
3. random_state参数有什么作用?
相关问题
x_train,x_test,y_train,y_test=train_test_split
`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,它可以帮助我们评估模型的性能。下面是一个例子:
```python
from sklearn.model_selection import train_test_split
# 假设我们有一个数据集train_data和一个目标变量train_target
# 将数据集划分为训练集和测试集,测试集占40%
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(train_data, train_target, test_size=0.4, random_state=0, stratify=y_train)
```
在上面的例子中,`train_data`是我们的数据集,`train_target`是我们的目标变量。`test_size`参数指定了测试集所占的比例,`random_state`参数用于控制随机数生成器的种子,以便我们可以重复实验。`stratify`参数用于指定按照目标变量的比例进行分层抽样,以确保训练集和测试集中的目标变量比例相同。
另外,我们还可以使用`train_test_split`函数来划分其他类型的数据集,例如:
```python
# 假设我们有一个特征矩阵X和一个目标向量y
# 将数据集划分为训练集和测试集,测试集占25%
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.25, random_state=42)
```
train_test_split(X,
train_test_split函数是sklearn.model_selection中的一个分离器函数,用于将数组或矩阵划分为训练集和测试集。它的函数样式为:
```python
train_test_split(X, y, test_size, train_size, random_state, shuffle, stratify)
```
其中,参数X是要划分的数据集,y是对应的标签。test_size表示测试集的比例或样本数量,train_size表示训练集的比例或样本数量。random_state是随机数种子,shuffle表示是否在划分之前对数据进行洗牌,stratify表示是否按照y的分布进行分层抽样。
范例:
```python
import numpy as np
from sklearn.model_selection import train_test_split
x = [[0,1],[1,2],[2,3],[3,4],[5,6],[6,7],[7,8],[8.9],[9.10],[10,11]]
x = np.array(x,dtype=list)
y = [0,1,2,3,4,5,6,7,8,9]
x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(x, y, test_size=0.3, random_state=20, shuffle=True)
```
在这个例子中,x是要划分的数据集,y是对应的标签。test_size设置为0.3,表示将30%的数据作为测试集,70%的数据作为训练集。random_state设置为20,保证每次划分的结果都是一样的。shuffle设置为True,表示在划分之前对数据进行洗牌。