你之前并没有x_train、y_train、x_test、y_test
时间: 2023-11-06 09:52:43 浏览: 33
非常抱歉,我之前的回答有误。确实,我忽略了将数据集划分为训练集和测试集的步骤。
以下是正确划分数据集的代码:
```python
import torch
from sklearn.model_selection import train_test_split
n_data = torch.ones(100, 2)
x1 = torch.normal(2 * n_data, 1)
y1 = torch.zeros(50)
x2 = torch.normal(-2 * n_data, 1)
y2 = torch.ones(50)
# 将两个类别的数据合并成一个数据集
x = torch.cat((x1, x2), 0)
y = torch.cat((y1, y2), 0)
# 划分训练集和测试集
x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(x, y, test_size=0.2, random_state=42)
print("训练集 x_train 的形状:", x_train.shape)
print("训练集 y_train 的形状:", y_train.shape)
print("测试集 x_test 的形状:", x_test.shape)
print("测试集 y_test 的形状:", y_test.shape)
```
在这段代码中,我们使用了 `train_test_split` 函数从原始数据中划分出训练集和测试集,其中 `test_size=0.2` 表示测试集占总数据的比例为 20%。通过这个函数,我们可以得到 `x_train`、`y_train`、`x_test` 和 `y_test` 四个数据集。
接下来,你可以使用之前提供的 logistic 回归模型的代码来训练和测试模型。如果有任何问题,请随时告诉我。