ms.train_test_split

ms.train_test_split是scikit-learn库中的一个函数，用于将数据集划分为训练集和测试集。它接受以下参数：
- data: 数据集的特征数据
- label: 数据集的目标变量
- test_size: 测试集所占比例，默认为0.25
- random_state: 随机种子，用于随机划分数据集

该函数的返回值包括：
- xtrain: 训练集的特征数据
- xtest: 测试集的特征数据
ytrain: 训练集的目标变量
- ytest: 测试集的目标变量

相关问题

train_x, test_x, train_y, test_y = ms.train_test_split(X_train_processed,y_train,test_size=0.20, random_state=7)

这是一个使用sklearn库中的train_test_split函数将X_train_processed和y_train两个数据集按照比例（test_size=0.20）划分成训练集和测试集的代码片段。其中，train_x和train_y分别表示训练集的特征和标签，test_x和test_y分别表示测试集的特征和标签。random_state=7是设置随机种子，保证每次划分的结果都是固定的，以保证结果的可重复性。

import sklearn.model_selection as ms datas=pd.read_csv(r'C:/Users/20397/Desktop/人工智能实训材料/Day3 分类/wisc_bc_data.csv',sep=',') x=datas.iloc[:,2:32] y=datas.iloc[:,1:2] x_train,x_test,y_train,y_test=ms.train_test_split(x,y,test_size=0.2,random_state=42) y_train=y_train.values.ravel() y_test=y_test.values.ravel() #构建和训练模型 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier import pandas as pd # 构建 knn 模型 knn= KNeighborsClassifier(n_neighbors=43,weights='distance',p=2) #训练KNN模型 knn.fit(x_train,y_train) knn.score(x_train,y_train) # 评估模型效果 from sklearn.metrics import classification_report y_pred=knn.predict(x_test) print(classification_report(y_test,y_pred))

这段代码是一个使用 KNN 算法进行乳腺癌分类的模型。首先，使用 pandas 读取 csv 文件中的数据，并对数据进行切分，将前 30 列作为特征 x，第 2 列作为标签 y。然后使用 sklearn 中的 train_test_split 函数将数据切分为训练集和测试集，其中测试集占比为 20%。接着，使用 KNeighborsClassifier 构建 KNN 模型，其中 n_neighbors 为 43，weights 为 'distance'，p 为 2。然后针对训练集进行模型训练，并输出模型在训练集上的得分。最后，使用 classification_report 对模型在测试集上的表现进行评估，并输出评估结果。