x_train,x_tese,y_train,y_test =train_test_split(iris.data,iris.target,test_size=0.2,random_state=22)
时间: 2023-07-24 15:12:20 浏览: 47
这是一个常见的机器学习中的数据集划分操作,将数据集划分为训练集和测试集。其中,x_train和x_test是特征数据,y_train和y_test是对应的标签数据。在这个例子中,使用了iris数据集,将其按照 8:2 的比例划分为训练集和测试集,并设置了随机种子为22。这样可以确保每次运行代码时得到的划分结果都是一致的。
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x_test = np.reshape(x_tese,(x_test.shape(0),10,1))参数各代表什么
这行代码是将一个二维数组x_test转换为一个三维数组,其中参数的含义如下:
- np.reshape: Numpy库中的函数,用于将数组重新排列为给定的形状。
- x_test: 要进行reshape操作的数组。
- (x_test.shape(0), 10, 1): 重新排列后的形状,其中第一维是原数组的第一维大小,第二维是10,第三维是1。这里第二维为10表示每个数据样本有10个时间步,第三维为1表示每个时间步只有一个数值特征。因此,这个数组可以被视为一个10步长的时间序列数据。
FileNotFoundError: [Errno 2] No such file or directory: 'Tools\\TESE_EXCLE\\SX文件.xlsx'
这个错误是由于程序无法找到指定的文件或目录所引起的。可能原因是文件或目录不存在,或者路径不正确。
请检查文件路径是否正确,文件是否存在,文件名是否正确拼写,并且确保您有足够的权限来访问该文件或目录。
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