train_test_split test_size

train_test_split方法中的test_size参数是用来指定测试数据占总数据的比例。通常我们把数据集划分为训练集和测试集两部分，test_size参数就是用来指定测试集所占的比例的。例如，当test_size=0.2时，表示将数据集划分为80%的训练集和20%的测试集。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [2021大三机器学习：train_test_split方法详解](https://blog.csdn.net/Xmumu_/article/details/120677767)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split( dataframe, dataset.target, train_size=TRAIN_SPLIT, test_size=1-TRAIN_SPLIT)解释这段代码

这段代码是用来将数据集划分为训练集和测试集的。具体解释如下：

- `x_train`和`x_test`是特征数据的训练集和测试集。
- `y_train`和`y_test`是目标变量（或标签）的训练集和测试集。
- `train_test_split`是一个函数，用于将数据集划分为训练集和测试集。
- `dataframe`是包含特征数据和目标变量的数据框（或矩阵）。
- `dataset.target`是目标变量的数组。
- `train_size`是指定训练集所占比例的参数，例如0.8表示训练集占80%。
- `test_size`是指定测试集所占比例的参数，例如0.2表示测试集占20%。

该代码的作用是将数据集按照指定的比例划分为训练集和测试集，并将特征数据和目标变量分别存储在不同的变量中。

from sklearn . model _ selection import train _ test _ split train _ test _ split ( a , b , test _ size =0.1, random _ state =42)

这段代码使用了scikit-learn库中的train_test_split函数，用于将数据集分为训练集和测试集。其中，a和b分别表示数据集的特征和标签，test_size表示测试集所占比例，random_state表示随机数种子，用于保证每次划分的结果相同。该函数返回四个值，分别为训练集特征、测试集特征、训练集标签和测试集标签。在这段代码中，test_size被设置为0.1，即测试集所占比例为10%，random_state被设置为42。