train_test_split怎么设置不随机
时间: 2023-12-30 07:23:36 浏览: 62
train_test_split函数可以通过设置random_state参数来实现不随机的划分。当random_state参数被设置为一个固定的值时,每次运行train_test_split函数时,都会得到相同的划分结果。
以下是一个示例代码:
```python
from sklearn.model_selection import train_test_split
# 假设X和y是你的数据集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
```
在上述代码中,random_state参数被设置为42。无论何时运行这段代码,都会得到相同的训练集和测试集划分结果。
相关问题
train_test_split参数设置
train_test_split函数是用于将数据集划分为训练集和测试集的函数。它的参数设置如下:
1. X:要划分的特征数据集。
2. y:要划分的目标数据集。
3. test_size:测试集的大小,可以是一个浮点数(表示测试集占总数据集的比例)或一个整数(表示测试集的样本数量)。
4. train_size:训练集的大小,可以是一个浮点数(表示训练集占总数据集的比例)或一个整数(表示训练集的样本数量)。
5. random_state:随机种子,用于控制数据集的随机划分。设置相同的随机种子可以保证每次划分的结果相同。
6. stratify:用于分类问题的标签数据集,可以确保训练集和测试集中的类别比例与原始数据集中的类别比例相同。
以下是train_test_split函数的一个示例:
```python
from sklearn.model_selection import train_test_split
# 划分数据集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=3)
# 打印划分结果
print("训练集特征数据:\n", X_train)
print("测试集特征数据:\n", X_test)
print("训练集目标数据:\n", y_train)
print("测试集目标数据:\n", y_test)
```
怎么设置train_test_split不随机
您可以通过设置随机种子来确保 train_test_split 不随机,例如:
```python
from sklearn.model_selection import train_test_split
random_state = 42 # 设置随机种子
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=random_state)
```
在这个例子中,train_test_split 将根据随机种子(set.seed)设置来将数据集分成训练集和测试集,这将确保每次运行代码都会得到相同的训练集和测试集。
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