train_test_split参数test_size
时间: 2024-04-19 19:21:44 浏览: 12
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。其中,参数test_size用于指定测试集的比例或样本数量。
test_size可以接受多种不同的输入形式:
1. 浮点数:表示测试集所占的比例,取值范围为0到1之间。例如,test_size=0.2表示将数据集的20%作为测试集。
2. 整数:表示测试集的样本数量。例如,test_size=100表示将数据集中的100个样本作为测试集。
3. None:表示不划分测试集,将整个数据集作为训练集。这种情况下,train_test_split函数会忽略其他参数(如random_state)。
需要注意的是,当test_size为浮点数时,train_test_split函数会根据该比例随机划分数据集。同时,可以通过random_state参数设置随机种子,以确保每次划分结果的一致性。
相关问题
train_test_split函数参数
train_test_split函数是Python中用于划分训练集和测试集的函数。它的参数包括:
- `arrays`:需要划分的数据集,可以是一个数组或多个数组的列表。
- `test_size`:测试集的大小,可以是一个浮点数(表示比例)或一个整数(表示样本数量)。
- `train_size`:训练集的大小,可以是一个浮点数(表示比例)或一个整数(表示样本数量)。
- `random_state`:随机种子,用于控制数据集的随机划分。
- `shuffle`:是否在划分之前对数据进行洗牌,默认为True。
- `stratify`:是否根据标签进行分层划分,默认为None。
下面是一个示例:
```python
from sklearn.model_selection import train_test_split
X = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [0, 1, 0, 1, 0]
X_train, X_test, y_train, y = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
```
这个示例将X和y划分为训练集和测试集,其中测试集占总样本的20%。划分后的结果存储在X_train、X_test、y_train和y_test中。
train_test_split test_size
train_test_split方法中的test_size参数是用来指定测试数据占总数据的比例。通常我们把数据集划分为训练集和测试集两部分,test_size参数就是用来指定测试集所占的比例的。例如,当test_size=0.2时,表示将数据集划分为80%的训练集和20%的测试集。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [2021大三机器学习:train_test_split方法详解](https://blog.csdn.net/Xmumu_/article/details/120677767)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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