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=0)怎样删除测试集中多个特定预测值对应行

可以使用 Pandas 库中的 drop() 函数删除测试集中特定预测值对应的行。假设测试集的预测结果保存在 y_pred 变量中，特定预测值为 1，代码如下：

import pandas as pd

df_test = pd.DataFrame({'X': X_test, 'y': y_test, 'y_pred': y_pred})
df_test = df_test[df_test['y_pred'] != 1]
X_test = df_test['X']
y_test = df_test['y']

首先将测试集的数据、真实标签和预测结果保存到一个 DataFrame 中，然后根据 y_pred 列的值筛选出不等于 1 的行，最后重新赋值给 X_test 和 y_test 变量即可。

相关问题

# train_test_split函数，用于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)

train_test_split()函数是用于随机划分训练集和测试集的函数。它可以将给定的数据集按照指定的比例划分为训练集和测试集，并返回划分后的数据。

下面是一个示例，演示了如何使用train_test_split()函数来划分训练集和测试集：

from sklearn.model_selection import train_test_split

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

其中，参数说明如下：
- X：样本特征集
- y：样本的标签集
- test_size：测试集占数据集的比重，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：随机数的种子，用于控制随机划分的结果，相同的种子会产生相同的划分结果

这样，X_train和y_train就构成了训练集，X_test和y_test就构成了测试集。

#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=7)

train_test_split()是一个用于划分训练集和测试集的函数，它可以将数据集按照一定比例分为训练集和测试集。其中，参数x和y分别表示样本特征集和样本标签集，test_size表示测试集占数据集的比重，random_state是随机数的种子，用于保证每次划分的结果都相同。在划分时，train_test_split()函数会将数据集随机打乱，然后按照指定比例划分为训练集和测试集，并返回四个变量，分别为训练集特征、测试集特征、训练集标签和测试集标签。

根据提供的引用内容，train_test_split()函数还可以使用stratify参数进行分层抽样，用于处理非平衡数据集，保证训练集和测试集中各类别样本的比例与原始数据集中相同。

回答：根据你提供的代码，x_train、x_test、y_train和y_test分别表示划分后的训练集特征、测试集特征、训练集标签和测试集标签。其中，x和y分别表示原始数据集的特征和标签，test_size=0.2表示测试集占数据集的20%，random_state=7表示随机数种子为7。因此，该代码的作用是将数据集按照4:1的比例划分为训练集和测试集，并返回划分后的四个变量。