(X_train, X_test, Y_train, Y_test) = train_test_split(data, labels, test_size=0.2, random_state=0)
时间: 2023-10-30 16:57:10 浏览: 51
这段代码使用了sklearn库中的train_test_split函数,将数据集data和标签labels按照比例(test_size=0.2,即20%)划分成训练集(X_train, Y_train)和测试集(X_test, Y_test)。其中random_state=0表示随机种子为0,保证每次划分的结果相同。这样可以用训练集来训练模型,用测试集来评估模型的性能。
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X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(data_array, labels,test_size=0.2, random_state=42)
train_test_split函数是用于将数据集划分为训练集和测试集的常用函数。它的作用是将原始数据集按照一定比例划分为训练集和测试集,并返回划分后的数据。
在给定的代码中,train_test_split函数被用来划分名为data_array的数据集和labels标签集。具体的划分方式如下:
- X_train:训练集的特征数据,即划分后的训练数据集。
- X_test:测试集的特征数据,即划分后的测试数据集。
- y_train:训练集的标签数据,即划分后的训练标签集。
- y_test:测试集的标签数据,即划分后的测试标签集。
其中,data_array是原始的特征数据集,labels是对应的标签数据集。test_size参数指定了测试集所占的比例,这里设置为0.2,即测试集占总数据集的20%。random_state参数用于设置随机种子,保证每次划分结果一致。
这样划分后,你可以使用X_train和y_train进行模型的训练,使用X_test和y_test进行模型的评估和测试。
train_test_split(data, labels, test_size=0.2)
train_test_split是一个常用的函数,用于将数据集划分为训练集和测试集。它的参数包括data(数据集),labels(标签),test_size(测试集大小)等。
具体来说,train_test_split函数会将data和labels按照一定的比例划分为训练集和测试集。其中,data是输入的特征数据,labels是对应的标签。test_size参数指定了测试集所占的比例,通常取值范围为0到1之间,表示测试集所占的比例。例如,test_size=0.2表示将数据集划分为80%的训练集和20%的测试集。
函数的返回值是一个元组,包含四个部分:训练集的特征数据、测试集的特征数据、训练集的标签、测试集的标签。可以通过解包的方式获取这些部分。
下面是一个示例代码:
```
from sklearn.model_selection import train_test_split
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(data, labels, test_size=0.2)
```
这样就可以将data和labels按照指定的比例划分为训练集和测试集,并分别赋值给X_train、X_test、y_train和y_test。