python运行数据集
时间: 2023-11-13 14:06:14 浏览: 47
回答: 要在Python中运行数据集,你可以使用sklearn库中的train_test_split函数将数据集分为训练集和测试集。这个函数可以根据指定的比例将数据集划分为训练集和测试集。例如,你可以使用以下代码将ml-latest-small数据集分为训练集和测试集:
```python
from sklearn.model_selection import train_test_split
# 加载数据集
dataset = load_ml_latest_small_dataset()
# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(dataset.data, dataset.target, test_size=0.2, random_state=42)
```
在这个例子中,我们使用了train_test_split函数将数据集划分为80%的训练集和20%的测试集。你可以根据自己的需求调整test_size参数来改变训练集和测试集的比例。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [python训练数据集](https://blog.csdn.net/weixin_39594296/article/details/110330066)[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^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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