字典可以用train_test_split
时间: 2023-09-26 19:10:48 浏览: 40
是的,字典也可以用于train_test_split。train_test_split是一个常用的函数,用于将数据集拆分成训练集和测试集。它适用于各种数据类型,包括字典。
要在字典上使用train_test_split函数,你可以将字典的键和值分别作为输入的X和y。以下是一个示例代码:
```python
from sklearn.model_selection import train_test_split
# 示例字典
data = {'key1': value1, 'key2': value2, 'key3': value3, ...}
# 将字典的键作为X,值作为y
X = list(data.keys())
y = list(data.values())
# 拆分数据集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
```
这将把字典的键和值分别拆分成训练集和测试集的X和y。你可以根据需要调整test_size参数来控制拆分比例。
相关问题
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(data, label, test_size=test_ratio, random_state=random_state)划分数据集后查看训练集验证集中的类别数量
可以使用以下代码来查看训练集和验证集中的类别数量:
```python
import numpy as np
# 统计训练集中每个类别的数量
unique_train, counts_train = np.unique(y_train, return_counts=True)
train_class_counts = dict(zip(unique_train, counts_train))
# 统计验证集中每个类别的数量
unique_test, counts_test = np.unique(y_test, return_counts=True)
test_class_counts = dict(zip(unique_test, counts_test))
print("训练集中的类别数量:", train_class_counts)
print("验证集中的类别数量:", test_class_counts)
```
这段代码将统计训练集和验证集中每个类别的样本数量,并将结果分别保存在`train_class_counts`和`test_class_counts`字典中。然后,通过打印这两个字典,你可以获取训练集和验证集中的类别数量信息。
解释代码# 封装函数来进行knn试探性运算 def knn_score(k,X,y): # 构造算法对象 knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors = k) scores = [] train_scores = [] for i in range(100): # 拆分 X_train,X_test,y_train,y_test = train_test_split(X,y,test_size=0.2,random_state=1) # 训练 knn.fit(X_train,y_train) # 评价模型 scores.append(knn.score(X_test,y_test)) # 经验评分 train_scores.append(knn.score(X_train,y_train)) return np.array(scores).mean(),np.array(train_scores).mean() # 调参 result_dict = {} k_list = [1,3,5,7,9,11] for k in k_list: score,train_score = knn_score(k,X,y) result_dict[k] = [score,train_score]
这段代码是在使用knn算法对数据进行试探性运算,并使用封装函数来实现这个过程。其中,knn_score函数是用来计算给定k值时的测试集和训练集的平均得分(score)的。在这段代码中,使用了交叉验证的技术来获取更加准确的评分结果。
在knn_score函数中,首先创建了一个knn对象,然后通过train_test_split函数将数据集拆分成训练集和测试集,接着用训练集来训练knn模型,并用测试集评估模型的性能。这个过程重复了100次,每一次都是使用不同的训练集和测试集。最后,计算得分的平均值,并将测试集和训练集的得分返回。
在主函数中,使用了一个字典result_dict来存储不同k值下的测试集和训练集得分。通过循环遍历k_list列表中的k值,分别调用knn_score函数来计算得分,并将结果存储在result_dict中。