X_test, X_cal, y_test, y_cal = train_test_split(X_test1, y_test1, test_size=ts, random_state=42)
时间: 2023-10-20 21:32:37 浏览: 21
这段代码是用来将数据集 X_test1 和 y_test1 分成测试集和验证集的。具体来说,它使用 train_test_split 函数将 X_test1 和 y_test1 分别分成两部分:测试集(X_test 和 y_test)和验证集(X_cal 和 y_cal)。其中,test_size 参数指定了测试集占比,random_state 参数指定了随机种子,用于保证每次分割的结果相同。
相关问题
使用pytorch实现X_test, X_cal, y_test, y_cal = train_test_split(X_test1, y_test1, test_size=ts, random_state=42)
在 PyTorch 中,我们可以使用 Sklearn 库提供的 train_test_split 函数来实现数据集的分割。具体实现如下:
```python
from sklearn.model_selection import train_test_split
import torch
# 将数据集转换为 PyTorch 的 Tensor 格式
X_test1_tensor = torch.tensor(X_test1)
y_test1_tensor = torch.tensor(y_test1)
# 将数据集分割为测试集和验证集
X_test, X_cal, y_test, y_cal = train_test_split(X_test1_tensor, y_test1_tensor, test_size=ts, random_state=42)
```
在代码中,我们首先将数据集 X_test1 和 y_test1 转换为 PyTorch 的 Tensor 格式,然后使用 train_test_split 函数将其分割为测试集(X_test 和 y_test)和验证集(X_cal 和 y_cal)。
使用pytorch实现这串代码from sklearn.model_selection import train_test_split ts = 0.3 # Percentage of images that we want to use for testing. X_train, X_test1, y_train, y_test1 = train_test_split(X, y, test_size=ts, random_state=42) X_test, X_cal, y_test, y_cal = train_test_split(X_test1, y_test1, test_size=ts, random_state=42
以下是使用PyTorch实现上述代码的示例:
```python
import torch
from sklearn.model_selection import train_test_split
# 定义ts和随机种子
ts = 0.3
random_state = 42
# 将数据集和标签分成训练集和测试集
X_train, X_test1, y_train, y_test1 = train_test_split(X, y, test_size=ts, random_state=random_state)
# 将测试集分成测试集和验证集
X_test, X_cal, y_test, y_cal = train_test_split(X_test1, y_test1, test_size=ts, random_state=random_state)
# 将数据转换为张量
X_train = torch.from_numpy(X_train)
y_train = torch.from_numpy(y_train)
X_test = torch.from_numpy(X_test)
y_test = torch.from_numpy(y_test)
X_cal = torch.from_numpy(X_cal)
y_cal = torch.from_numpy(y_cal)
```
首先,导入必要的库。然后,定义`ts`和`random_state`变量。接着,使用`train_test_split`函数将数据集`X`和标签`y`分成训练集和测试集,并将它们存储在`X_train`、`X_test1`、`y_train`和`y_test1`变量中。
接下来,使用`train_test_split`函数将测试集分成测试集和验证集,并将它们存储在`X_test`、`X_cal`、`y_test`和`y_cal`变量中。
最后,将数据转换为PyTorch张量,以便在PyTorch中使用它们。