train_X_data,test_X_data,train_y_label,test_y_label = train_test_split(train_X,train_y,test_size=0.2, random_state=42)
时间: 2023-09-17 11:13:25 浏览: 37
这段代码使用了 scikit-learn 库中的 train_test_split 函数,将数据集 train_X 和 train_y 分成训练集和测试集。其中,train_X 是特征矩阵,train_y 是标签向量。test_size=0.2 表示将 20% 的数据分到测试集中,random_state=42 表示随机种子,保证每次划分的训练集和测试集相同。最后,函数返回四个变量:训练集的特征矩阵 train_X_data、训练集的标签向量 train_y_label、测试集的特征矩阵 test_X_data、测试集的标签向量 test_y_label。
相关问题
train_X, test_X, train_y, test_y = train_test_split(content_list, label_list)
根据你提供的引用,train_test_split()函数将传入的数据集随机划分为训练集和测试集。其中,train_data表示自变量(输入),train_target表示因变量(输出),test_size表示测试集占总数据集的比例,random_state则是随机数种子,保证每次随机结果相同。函数会返回四个list,分别为训练集的自变量train_X、测试集的自变量test_X、训练集的因变量train_y和测试集的因变量test_y。
所以对于你的问题,假设content_list和label_list分别为输入和输出数据,可以使用以下代码进行划分:
```python
from sklearn.model_selection import train_test_split
train_X, test_X, train_y, test_y = train_test_split(content_list, label_list, test_size=0.4, random_state=0)
```
这里test_size=0.4表示测试集占40%,random_state=0保证每次随机结果相同。
x_train,x_test,y_train,y_test = train_test_split(data,label,test_size=0.2)
`train_test_split`是Python中用于将数据集分割为训练集和测试集的一个常用函数。这个函数通常在机器学习和深度学习中使用,特别是在使用诸如scikit-learn这样的库时。
`x_train`和`x_test`是输入特征的数据,`y_train`和`y_test`是相应的目标变量或标签。这个函数接收三个参数:
* `data`:这是一个列表或者Pandas DataFrame,包含了你想要进行分割的数据。
* `label`:这是一个与`data`对应的目标变量列表或Pandas Series。
* `test_size`:这是你想要保留的测试集的比例,默认值为0.2。
这个函数将数据集分割为两部分:一部分用于训练模型(即训练集),另一部分用于测试模型的效果(即测试集)。通常在模型训练结束后,可以使用这个函数对训练过的模型进行评估。
在所有步骤完成后,返回的训练集(`x_train`和`y_train`)和测试集(`x_test`和`y_test`)将用于进一步的模型训练和评估。
请注意,这个函数并不会改变原始数据集,它只是返回一个新的数据集,其中包含了分割后的训练集和测试集。