X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(data, test, test_size=0.2, random_state=6)

时间: 2024-04-28 22:17:31 浏览: 174
PY

数据集分割train和test程序

`train_test_split`是一个用于将数据集分成训练集和测试集的函数。函数的输入通常是数据集和与其相关联的标签集。函数中的参数`test_size`用于指定测试集所占的比例，`random_state`用于设置随机数种子以获得可重复的分割结果。以下是`train_test_split`函数在给定参数下的例子：[^1][^2] ```python from sklearn.model_selection import train_test_split # 假设data和test都为特征集，且test是目标变量 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(data, test, test_size=0.2, random_state=6) ```
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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:

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 =...

解释以下代码def split_data(x, y, ratio=0.8): to_train = int(input_len * ratio) # 进行调整以匹配 batch_size to_train -= to_train % batch_size x_train = x[:to_train] y_train = y[:to_train] x_test = x[to_train:] y_test = y[to_train:] # 进行调整以匹配 batch_size to_drop = x.shape[0] % batch_size if to_drop > 0: x_test = x_test[:-1 * to_drop] y_test = y_test[:-1 * to_drop] # 一些重塑 reshape_3 = lambda x: x.values.reshape((x.shape[0], x.shape[1], 1)) x_train = reshape_3(x_train) x_test = reshape_3(x_test) reshape_2 = lambda x: x.values.reshape((x.shape[0], 1)) y_train = reshape_2(y_train) y_test = reshape_2(y_test) return (x_train, y_train), (x_test, y_test) (x_train, y_train), (x_test, y_test) = split_data(data_input, expected_output) print('x_train.shape: ', x_train.shape) print('y_train.shape: ', y_train.shape) print('x_test.shape: ', x_test.shape) print('y_test.shape: ', y_test.shape)

这段代码是一个数据分割函数，用于将输入数据和输出数据按照一定比例分割成训练...最后，函数返回了训练集和测试集的输入数据和输出数据，分别存储在 (x_train, y_train) 和 (x_test, y_test) 中，并输出了各自的形状。

逐行解释这段代码 column = list(average.columns) data = average.loc[:, column[0]:column[-3]] # 自变量 target = average.loc[:, ['TIMEsurvival', 'EVENTdeath']] for i in range(1, 101): X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(data, target, test_size=0.3, random_state=i) # feature = Spearman(X_train, 0.85) #spearman第一行 # feature = list(feature['feature']) #spearman第二行 # X_train = X_train.loc[:, feature] #spearman第三行 train_index = X_train.index train_column = X_train.columns zscore_scaler = preprocessing.StandardScaler() X_train = zscore_scaler.fit_transform(X_train) X_train = pd.DataFrame(X_train, index=train_index, columns=train_column) # X_test = X_test.loc[:, feature] #spearman第四行 test_index = X_test.index test_column = X_test.columns X_test = zscore_scaler.transform(X_test) X_test = pd.DataFrame(X_test, index=test_index, columns=test_column) train = pd.concat([X_train, y_train], axis=1)

5. X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(data, target, test_size=0.3, random_state=i)：使用 train_test_split 方法将 data 和 target 数据集分别划分为训练集和测试集，其中测试集占 30...

x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split( data, target, train_size=train_rate, test_size=1-train_rate)

x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(data, target, train_size=train_rate, test_size=1-train_rate)是一个用于将数据集划分为训练集和测试集的函数。其中，data是数据集，target是目标变量，...

解释#随机划分数据集 x_data = np.array(data) y_data = np.array(label[:,2]) test_ratio = 0.2 X_train,X_test,y_train,y_test = train_test_split(x_data,y_data,test_size=test_ratio,shuffle=True,random_state=2)

这段代码是用来将数据集划分为训练集和测试集的。其中，x_data 是包含特征的数组，y_...最后，将划分好的训练集、测试集以及对应的标签分别存储在 X_train、X_test、y_train 和 y_test 中，用于后续的模型训练和测试。

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(train_data_X_new, train_data_y, test_size = 0.3, random_state = 827)

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(train_data_X_new, train_data_y, test_size=0.3, random_state=827) 在这个例子中，train_data_X_new是特征数据集，train_data_y是目标数据集。...

def split_data(X, y): X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.25, random_state=42) return X_train, X_test, y_train, y_test

这是一个Python函数，用于将数据集X和标签y划分为训练集和测试集。函数使用train_test_split模块，将数据集划分为75...函数返回四个变量：训练集数据X_train、测试集数据X_test、训练集标签y_train、测试集标签y_test。

x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(x_data,y_data, test_size=0.3, random_state=33)

因此，根据给定的代码，x_train、x_test、y_train和y_test的赋值可以表示为 x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(x_data, y_data, test_size=0.3, random_state=33)。这将根据指定的参数将输入数据...

def split_data(): global X_train, X_test, y_train, y_test 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) huafen=(f'X_train: {X_train}, X_test: {X_test}, y_train: {y_train}, y_test: {y_test}') a6=Text(root) a6.place(x=600, y=100,height=100,width=500) a6.insert(END, huafen)怎么让X_train, X_test, y_train, y_test 拿到def外面也能用

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...

解释这段代码# Def X and Y X = data.drop('Outcome', axis=1) y = data['Outcome'] X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, train_size=0.8, shuffle=True, random_state=1) y_train = to_categorical(y_train) y_test = to_categorical(y_test)

- train_test_split 方法将数据集随机分割成训练集和测试集，其中 train_size=0.8 表示训练集占原始数据集的80%； - shuffle=True 表示在分割数据集之前要先打乱数据集的顺序，random_state=1 表示打乱顺序...

import numpy as np import pandas as pd from lreg import LogisticRegression test_length = 74 nofeats = 4 # ----------------------------------------- # data: # for the iris dataset, we split the target variable into 3 dummy variables, and the features are transformed in standard scale with mean 0 and std 1 (see preprocess1.py and preprocess4.py) data = pd.read_csv('iris_dummy.csv') data = np.array(data) m,n = data.shape np.random.shuffle(data) data_test = data[0:test_length] X_test = data_test[:,0:nofeats] Y_test0 = data_test[:,nofeats] Y_test1 = data_test[:,nofeats+1] Y_test2 = data_test[:,nofeats+2] Y_test_all = data_test[:,nofeats+3] Y_test0 = Y_test0.T Y_test1 = Y_test1.T Y_test2 = Y_test2.T Y_test_all = Y_test_all.T data_train = data[test_length:m] X_train = data_train[:, 0:nofeats] Y_train0 = data_train[:,nofeats] Y_train1 = data_train[:,nofeats+1] Y_train2 = data_train[:,nofeats+2] Y_train0 = Y_train0.T Y_train1 = Y_train1.T Y_train2 = Y_train2.T请一行一行的解释代码

这几行代码将数据集分为测试集和训练集，并将测试集的特征和目标变量分别存储在 X_test、Y_test0、Y_test1、Y_test2 和 Y_test_all 中。其中，X_test 是测试集的特征矩阵，Y_test0、Y_test1 和 Y_test2 分别是测试集...

x_train,x_test,y_trian,y_test = train_test_split(x_data,y_data,test_size=0.2,stratify=y_data,random_state=2022)

其中，x_data表示输入特征，y_data表示标签，test_size=0.2表示将数据集按照8:2的比例分为训练集和测试集，stratify=y_data表示分层抽样，即在训练集和测试集中标签的比例与原始数据集中标签的比例相同，random_...

# Def X and Y X = data.drop('Outcome', axis=1) y = data['Outcome'] X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, train_size=0.8, shuffle=True, random_state=1) y_train = to_categorical(y_train) y_test = to_categorical(y_test)这段代码是什么意思

第二行代码则将数据集 X 和标签 y 按照 80:20 的比例随机划分成训练集和测试集，其中 train_size=0.8 表示训练集占总数据集的 80%，shuffle=True 表示在划分数据集时进行随机打乱，random_state=1 则是为了...

X_train,X_test,y_train,y_test = train_test_split(x_data,y_data,test_size=0.2)什么意思

train_test_split函数将数据集按照一定比例（test_size参数）划分为训练集和测试集，其中训练集包含80%的数据，测试集包含20%的数据。划分后的数据集分别为X_train、X_test、y_train和y_test，其中X_train和y_train...

num_epochs = 10 batch_size = 8 dataset = DataSet(np.array(x_train), list(y_train)) train_size = int(len(x_train) * 0.7) test_size = len(y_train) - train_size train_dataset, test_dataset = torch.utils.data.random_split(dataset, [train_size, test_size]) train_loader = Data.DataLoader(train_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=True, drop_last=True) test_loader = Data.DataLoader(test_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=True, drop_last=True) 这段代码里的训练超参数有哪些

- train_size：训练数据集的大小，根据总数据集大小和训练集比例计算得出。 - test_size：测试数据集的大小，根据总数据集大小和训练集比例计算得出。 其他不是超参数的变量有： - dataset：数据集对象，...

from sklearn.datasets import load_iris from sklearn.model_selection import train_test_split # 1、获取鸢尾花数据集 iris = load_iris() # 对鸢尾花数据集进行分割 # 训练集的特征值x_train 测试集的特征值x_test 训练集的目标值y_train 测试集的目标值y_test x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(iris.data, iris.target, random_state=22) print("x_train:\n", x_train.shape) # 随机数种子 x_train1, x_test1, y_train1, y_test1 = train_test_split(iris.data, iris.target, random_state=6) x_train2, x_test2, y_train2, y_test2 = train_test_split(iris.data, iris.target, random_state=6) print("如果随机数种子不一致：\n", x_train == x_train1) print("如果随机数种子一致：\n", x_train1 == x_train2)请根据上述代码写一份详细解析

这段代码主要是利用sklearn库中的load_iris函数来获取鸢尾花数据集，然后使用train_test_split函数将数据集分为训练集和测试集，其中训练集包含特征值x_train和目标值y_train，测试集包含特征值x_test和目标值y_test...

x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(x_train, y_train, test_size=0.2, random_state=42) x_train, x_validate, y_train, y_validate = train_test_split(x_train, y_train, test_size=0.1, random_state=999) # Resize images for i in range(len(x_train)): img = Image.fromarray(x_train[i]) img = img.resize((224, 224)) x_train[i] = np.array(img) for i in range(len(x_validate)): img = Image.fromarray(x_validate[i]) img = img.resize((224, 224)) x_validate[i] = np.array(img) # Reshape images x_train = x_train.reshape(x_train.shape[0], 224, 224, 3) x_validate = x_validate.reshape(x_validate.shape[0], 224, 224, 3)代码段报错TypeError: Cannot handle this data type

这个错误可能是由于图片数据的格式不被支持而导致的。常见的图片格式有PNG、JPEG、BMP等，如果图片格式不被支持，就会出现这个错误。 你可以尝试使用Pillow库中的Image.open()方法打开图片，然后使用np.array()方法...

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