导入数据划分函数 train_test_split
时间: 2024-04-04 14:27:18 浏览: 22
train_test_split是常用的数据划分函数,可以将数据集按照一定的比例划分为训集和测试集。通常情况下,我们会将数据集划分为训练集和测试集两部分,用于模型的训练和评估。
train_test_split函数的使用方法如下:
```
sklearn.model_selection import_test_split
X_train, X_test, y, y_test = _test_split(X, y, test_size=0.2, random_state42)
```
其中,X表示特征数据,y表示目标数据。test_size参数指定了测试集的比例,可以一个小数(表示比例)或者一整数(表示样本数量)。random_state参数用于设置随种子,保证每次划分的一致。
函数的返回值是划分好的训练集和测试集,分别为X_train、X_test、y_train和y_test。
相关问题
函数train_test_split
train_test_split是sklearn库中用于将数据集分成训练集和测试集的函数。它的作用是将一个数据集随机分成训练集和测试集两部分,以便我们可以用训练集训练模型,用测试集测试模型的泛化能力。
该函数的基本用法是:train_test_split(X, y, test_size, random_state)。其中,X是特征矩阵,y是目标变量,test_size是测试集所占比例,random_state是随机数种子。
例如,以下代码将数据集分成训练集和测试集,其中测试集所占比例为0.3:
```
from sklearn.model_selection import train_test_split
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42)
```
其中,X_train和y_train是训练集的特征矩阵和目标变量,X_test和y_test是测试集的特征矩阵和目标变量。
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。