y_test是经过train_test_split形成的，如何变成数组

当你通过`train_test_split`函数对数据集进行训练集和测试集划分后，通常`y_test`是一个Pandas DataFrame或者NumPy数组的形式，其中包含了测试集的目标变量。如果你想将其转换为纯粹的数值数组，可以按照以下步骤操作：

如果你的`y_test`是DataFrame：

import pandas as pd
y_test_array = y_test.values

这里`.values`会把DataFrame转换为二维NumPy数组。

如果你的`y_test`是Series：

y_test_array = y_test.to_numpy()

同样地，`.to_numpy()`将Series转换为一维数组。

如果你的`y_test`已经是数组，无需额外转换：

# 如果 y_test 已经是numpy数组，则不需要额外转换
if isinstance(y_test, np.ndarray):
    pass

完成上述操作后，`y_test_array`就是纯数值的数组形式了。

相关问题

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.")

from sklearn.model_selection import train_test_split X_train,X_test,y_train,y_test=train_test_split(X,y,test_size=0.1)

这是一个用于将数据集分为训练集和测试集的代码片段，其中 X 和 y 分别代表特征和标签数据。train_test_split 函数将数据集按照指定的比例分为训练集和测试集，并将它们分别赋值给 X_train, X_test, y_train, y_test 四个变量。