# 分割训练集和测试集 x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(features, labels, test_size=0.2) 我想分出0.1的验证集，请修改代码。

要分割出 0.1 的验证集，可以将参数 `test_size` 设置为 0.1。修改后的代码如下所示：

x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(features, labels, test_size=0.2, random_state=42)
x_train, x_val, y_train, y_val = train_test_split(x_train, y_train, test_size=0.1, random_state=42)

在上述代码中，首先使用 `train_test_split` 函数将原始数据分割为训练集和测试集（占比 0.2），并设置了随机数种子 `random_state`，以确保结果的可复现性。然后，再次使用 `train_test_split` 函数将训练集分割为训练集和验证集（占比 0.1），同样设置了相同的随机数种子。这样，你就成功分割出了 0.1 的验证集。

相关问题

from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn.datasets import make_classification from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.metrics import accuracy_score # 生成示例数据 X, y = make_classification(n_samples=1000, n_features=10, n_informative=5, n_redundant=0, random_state=42) # 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) # 创建Logit模型 model = LogisticRegression() # 训练模型 model.fit(X_train, y_train) # 预测 y_pred = model.predict(X_test) # 计算准确率 accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred) print(f"Accuracy: {accuracy}")

这段代码展示了如何使用 `scikit-learn` 库构建、训练和评估一个逻辑回归分类模型。下面是详细的步骤说明以及每个部分的作用：

### 1. 导入必要的库

from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.datasets import make_classification
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score

**解释：**
- **`LogisticRegression`**: 用于创建逻辑回归分类器。
- **`make_classification`**: 函数用来生成合成的分类数据集，方便快速原型设计和测试算法性能。
- **`train_test_split`**: 将原始数据划分为训练集和验证（或测试）集的功能函数。
- **`accuracy_score`**: 计算预测结果相对于真实标签的准确度得分。

### 2. 数据准备 - 合成示例数据

X, y = make_classification(n_samples=1000, n_features=10, n_informative=5, n_redundant=0, random_state=42)

**参数解析：**
- **`n_samples`**: 总样本数，这里是1000个样例。
- **`n_features`**: 每条记录包含多少特征值，即维度大小为10维空间中的点。
- **`n_informative`**: 对于目标变量具有区分性的有效特征数目为5个。
- **`n_redundant`**: 不含多余无意义的信息列数量设置为零。
- **`random_state`**: 设置随机种子保证每次运行得到相同的结果便于复现实验过程。

### 3. 数据分割 - 构建训练集与测试集

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

**关键点：**
- 测试集中保留了原总数据量的20% (`test_size=0.2`) ，其余作为训练用途；
- 继续沿用相同的随机状态(`random_state=42`)确保划分一致性；

### 4. 创建并初始化逻辑回归模型实例

model = LogisticRegression()

这里我们直接调用了默认构造方法来建立一个新的逻辑回归分类器对象。

### 5. 训练阶段 - 学习模式规律

model.fit(X_train, y_train)

将预处理后的输入矩阵 `X_train` 和对应的类别标记向量 `y_train` 提供给模型去“学习”。

### 6. 推理阶段 - 得出未知样本的输出猜测

y_pred = model.predict(X_test)

基于之前的训练成果对未曾见过的新批次观测值做出响应式判定。

### 7. 结果评价 - 衡量预测质量

accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print(f"Accuracy: {accuracy}")

利用实际答案 `y_test` 跟机器推论出来的估计 `y_pred` 相比较从而计算总体上的平均正确比例。

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#### 注意事项及优化建议:

- **交叉验证(Cross Validation)** : 单次拆分可能导致运气成分影响评测准确性，因此可引入K折交验机制增加稳健性。
- **超参调整(Hyperparameter Tuning)** ：比如正则化强度C的选择等，可通过网格搜索(Grid Search)找到最优配置。
- **更多指标(More Metrics)** ：除了精度外还可以关注召回率(recall)，F1分数(F1-score), AUC曲线面积(AUROC)等等全面考察模型表现优劣。

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#### 示例改进版本:
加入简单的交叉验证以提高可靠性，并打印更多信息辅助理解整个流程：

import numpy as np
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.datasets import make_classification
from sklearn.model_selection import cross_val_score, StratifiedKFold
from sklearn.metrics import classification_report

# ... [省略前面不变的部分] ...

kfold = StratifiedKFold(n_splits=5, shuffle=True, random_state=42)
scores = cross_val_score(model, X_train, y_train, cv=kfold, scoring="accuracy")

print("Cross-validation scores:", scores)
print(f"Average CV Accuracy: %0.2f (+/- %0.2f)" % (scores.mean(), scores.std() * 2))

# 最终在全部训练好的基础上再做一次完整预测并报告详细统计信息
final_predictions = model.predict(X_test)
report = classification_report(y_test, final_predictions)
print(report)

上述代码不仅提供了更稳定的性能测量手段(通过多次循环取均值得到更加可信的评分范围），还增加了丰富的评估内容帮助诊断潜在弱点所在之处。

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import pandas as pd from sklearn.tree import DecisionTreeRegressor from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.metrics import mean_absolute_error # 读取数据集 data = pd.read_csv('used_cars.csv') # 特征选择 features = ['year', 'mileage', 'make', 'model', 'trim', 'engine', 'transmission', 'drivetrain'] X = data[features] y = data['price'] # 将分类变量进行独热编码 X_encoded = pd.get_dummies(X) # 划分训练集和测试集 train_X, test_X, train_y, test_y = train_test_split(X_encoded, y, random_state=0) # 训练模型 model = DecisionTreeRegressor(random_state=0) model.fit(train_X, train_y) # 预测测试集 pred_y = model.predict(test_X) # 计算MAE mae = mean_absolute_error(test_y, pred_y) print('MAE:', mae)代码详细解读

这段代码使用了Python中的Pandas、Scikit-learn库来构建一个决策树回归模型，用于预测二手车的价格，以下是代码的详细解读：

1. 导入所需的库

import pandas as pd 
from sklearn.tree import DecisionTreeRegressor 
from sklearn.model_selection import train_test_split 
from sklearn.metrics import mean_absolute_error

- Pandas库：用于数据处理，包括数据读取、数据清洗、数据转换等
- Scikit-learn库：用于机器学习模型的构建、训练和评估

2. 读取数据集

data = pd.read_csv('used_cars.csv')

读取一个名为“used_cars.csv”的数据集，该数据集包含了二手车的各种属性信息。

3. 特征选择

features = ['year', 'mileage', 'make', 'model', 'trim', 'engine', 'transmission', 'drivetrain']
X = data[features]
y = data['price']

选取了8个特征来作为预测模型的输入，即“年份”、“里程”、“品牌”、“车型”、“版本”、“发动机类型”、“变速器类型”和“驱动方式”。将这些特征保存在X中，将目标变量“价格”保存在y中。

4. 独热编码

X_encoded = pd.get_dummies(X)

由于“品牌”、“车型”、“版本”、“发动机类型”、“变速器类型”和“驱动方式”都是分类变量，需要对它们进行独热编码，将它们转换为数值形式。使用Pandas库中的“get_dummies()”函数进行独热编码，将编码后的特征保存在“X_encoded”中。

5. 划分训练集和测试集

train_X, test_X, train_y, test_y = train_test_split(X_encoded, y, random_state=0)

使用Scikit-learn库中的“train_test_split()”函数将数据集划分为训练集和测试集。训练集用于训练模型，测试集用于评估模型的性能。这里将数据集按照3:1的比例划分为训练集和测试集，其中“random_state”用于设置随机数种子，保证每次运行代码产生的结果是一致的。

6. 训练模型

model = DecisionTreeRegressor(random_state=0)
model.fit(train_X, train_y)

使用Scikit-learn库中的“DecisionTreeRegressor()”函数构建决策树回归模型。将数据集中的训练集和目标变量传入模型中，使用“fit()”函数对模型进行训练。

7. 预测测试集

pred_y = model.predict(test_X)

使用训练好的模型对测试集进行预测，得到预测结果“pred_y”。

8. 计算MAE

mae = mean_absolute_error(test_y, pred_y)
print('MAE:', mae)

使用Scikit-learn库中的“mean_absolute_error()”函数计算预测结果“pred_y”与测试集目标变量“test_y”的平均绝对误差（MAE），用于评估模型的性能。最后输出MAE的值。