X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, Y, test_size=0.1)如何非随机划分

train_test_split函数是用于将数据集划分为训练集和测试集的函数。默认情况下，它会随机划分数据集，其中test_size参数指定了测试集的比例。

如果你想进行非随机划分，可以使用stratify参数来实现。stratify参数可以接受一个数组或标签，用于指定划分时要保持的类别比例。这样可以确保训练集和测试集中的类别比例相同。

下面是一个示例代码，展示了如何进行非随机划分：

from sklearn.model_selection import train_test_split

# 假设X和Y是你的数据集

# 非随机划分，保持类别比例
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, Y, test_size=0.1, stratify=Y)

在上述代码中，我们将Y作为stratify参数传递给train_test_split函数，这样就会根据Y的类别比例进行划分，确保训练集和测试集中的类别比例相同。

相关问题

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42) X_val, X_test, y_val, y_test = train_test_split(X_test, y_test, test_size=0.5, random_state=42)

这段代码是用于将数据集划分为训练集、验证集和测试集，并按照一定比例进行划分。

首先，使用train_test_split函数将原始数据集X和标签y按照test_size参数的比例（30%）划分为训练集X_train和y_train，测试集X_test和y_test。

接着，再次使用train_test_split函数，将X_test和y_test按照test_size参数的比例（50%）划分为验证集X_val和y_val，测试集X_test和y_test。

其中，random_state参数用于设置随机种子，可以保证每次运行代码时得到相同的随机结果，以便于重现实验结果。

划分数据集的目的是为了在模型训练过程中进行验证和测试，以评估模型的性能和泛化能力。训练集用于模型训练，验证集用于模型调参和选择最优模型，测试集用于最终评估模型的性能。

def split_data(): test_size = float(entry.get()) X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=test_size, random_state=0) return X_train, X_test, y_train, y_test X_train, X_test, y_train, y_test = split_data() # 在函数外部调用split_data函数并保存返回值到全局变量中报错could not convert string to float:

这个错误通常是因为`entry.get()`返回的字符串不能被转换为浮点数。你可以检查一下`entry.get()`返回的具体内容是否为一个有效的浮点数，例如：

test_size_str = entry.get()
print(test_size_str)
test_size = float(test_size_str)

如果`entry.get()`返回的不是一个浮点数的字符串，你需要确保用户输入的是一个有效的浮点数，或者你可以添加一些异常处理代码来处理这种情况，例如：

try:
    test_size = float(entry.get())
except ValueError:
    print("Invalid input, please enter a valid float number.")