X_train, X_test, Y_train, Y_test = train_test_split(predictors, target, test_size=0.20, random_state=0)代码什么含义

这段代码是用于将数据集划分为训练集和测试集的。其中，`predictors`表示特征数据，`target`表示目标数据，`test_size=0.20`表示测试集占总数据的20%，`random_state=0`表示随机数生成器的种子。

具体来说：
- `X_train`表示训练集的特征数据；
- `X_test`表示测试集的特征数据；
- `Y_train`表示训练集的目标数据；
- `Y_test`表示测试集的目标数据。

相关问题

from sklearn.model_selection import train_test_split predictors = train.drop(['Survived', 'PassengerId'], axis=1) target = train["Survived"] x_train, x_val, y_train, y_val = train_test_split(predictors, target, test_size = 0.22, random_state = 0)

这段代码是用来对数据集进行训练集和验证集的划分，其中使用了`train_test_split`函数，它的作用是将数据集随机划分为训练集和验证集。具体来说，`predictors`是特征数据集，`target`是目标变量数据集，`test_size`表示验证集所占比例，`random_state`是随机数种子，保证每次划分的结果都是一样的。最终得到了训练集特征数据`x_train`、训练集目标变量数据`y_train`、验证集特征数据`x_val`和验证集目标变量数据`y_val`。

predictors = train.drop(['Survived', 'PassengerId'], axis=1) target = train["Survived"] x_train, x_val, y_train, y_val = train_test_split(predictors, target, test_size = 0.22, random_state = 0)

这是一个机器学习模型训练的代码片段，用于对乘客生还率（Survived）进行预测。首先，从训练集中删除生还率和乘客ID这两列作为特征（predictors），并将生还率单独作为目标（target）。接着，使用train_test_split函数将数据集分成训练集（x_train和y_train）和验证集（x_val和y_val），其中测试集占总样本的22%。这个划分是随机的，并且使用了一个种子（random_state）来确保可重复性。