from sklearn.model_selection import train_test_split X_train,X_test,Y_train,Y_test = train_test_split(data.drop('creditability',axis = 1),data['creditability'],test_size = 0.25,random_state = 450) data_train = pd.concat([X_train,Y_train],axis=1)中的data['creditability']什么意思
时间: 2023-06-19 18:07:20 浏览: 64
在这段代码中,data是一个数据框(DataFrame),其中包含了我们的数据和标签(即目标变量)。'creditability'是目标变量的列名,它表示的是客户的信用评分。`data['creditability']`是从data中提取出的Series类型的数据,它是我们的目标变量。在`train_test_split`函数中,我们使用`data.drop('creditability',axis = 1)`来去除目标变量列,得到自变量数据,而`data['creditability']`则是目标变量。在`pd.concat`函数中,我们再将自变量和目标变量合并起来,得到一个完整的训练数据集`data_train`。
相关问题
from sklearn.model_selection import train_test_split、
`from sklearn.model_selection import train_test_split` 是一个用于数据集划分的函数,它可以将数据集划分为训练集和测试集。这个函数在机器学习中非常常用,因为我们需要将数据集划分为训练集和测试集来评估模型的性能。
使用 `train_test_split` 函数可以将数据集按照指定的比例划分为训练集和测试集。它的常见用法如下:
```python
from sklearn.model_selection import train_test_split
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
```
其中,`X` 是特征矩阵,`y` 是目标变量。`test_size` 参数指定了测试集所占的比例,这里设置为 0.2 表示测试集占总数据集的 20%。`random_state` 参数用于设置随机种子,保证每次划分的结果一致。
划分完成后,`X_train` 和 `y_train` 是训练集的特征矩阵和目标变量,`X_test` 和 `y_test` 是测试集的特征矩阵和目标变量。
下载包from sklearn.model_selection import train_test_split
`sklearn.model_selection`是scikit-learn库中的一个模块,用于数据集的划分和交叉验证。其中`train_test_split`函数是该模块中的一个方法,用于将数据集划分为训练集和测试集。
使用`train_test_split`函数需要先导入相应的包,可以通过以下方式导入:
```python
from sklearn.model_selection import train_test_split
```
`train_test_split`函数的使用方法如下:
```python
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
```
其中,`X`是特征数据,`y`是目标数据。`test_size`参数指定了测试集的比例,可以是一个小数(表示比例)或一个整数(表示样本数量)。`random_state`参数用于设置随机种子,保证每次划分结果一致。
返回的结果是划分好的训练集和测试集,分别为`X_train`、`X_test`、`y_train`、`y_test`。
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