train_set, test_set = train_test_split函数如何运用
时间: 2023-10-13 13:09:27 浏览: 45
train_test_split函数是用于将数据集划分为训练集和测试集的函数。该函数的作用是将原始数据集按照一定比例划分为两个部分,一部分作为训练集,用于训练模型;另一部分作为测试集,用于评估模型的性能。
train_test_split函数的使用方法如下:
```python
from sklearn.model_selection import train_test_split
# X为特征数据集,y为标签数据集,test_size为测试集占比,random_state为随机种子
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42)
```
其中,参数说明如下:
- X: 特征数据集
- y: 标签数据集
- test_size: 测试集占比,默认为0.25
- random_state: 随机种子,用于保证每次随机划分的结果一致
该函数会返回4个数据集,即训练集特征数据集(X_train)、测试集特征数据集(X_test)、训练集标签数据集(y_train)、测试集标签数据集(y_test)。使用这些数据集可以进行模型的训练和评估。
相关问题
将数据集划分为训练集和测试集 提示:使用sklearn中的train_test_split()函数 参考代码:train_set, test_set = train_test_split(housing, test_size=0.2, random_state=42)
将数据集划分为训练集和测试集是机器学习中常用的一种方法,可以用来评估模型的性能。在Python中,可以使用sklearn库中的train_test_split()函数来实现数据集的划分。下面是一个示例代码:
```python
from sklearn.model_selection import train_test_split
# 假设housing是你的数据集
train_set, test_set = train_test_split(housing, test_size=0.2, random_state=42)
```
上述代码中,train_test_split()函数将housing数据集划分为训练集和测试集,其中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。
手动实现train_test_split函数
可以使用 Python 的 random 模块手动实现 train_test_split 函数,具体实现方法如下:
```python
import random
def train_test_split(data, labels, test_size=0.2, random_state=42):
"""
Split dataset into train set and test set.
Parameters:
data: list, array or DataFrame, the input dataset
labels: list, array or Series, the labels of the input dataset
test_size: float, optional (default=0.2), the proportion of the test set
random_state: int, optional (default=42), the random seed
Returns:
train_data: list, array or DataFrame, the training set of the input dataset
test_data: list, array or DataFrame, the test set of the input dataset
train_labels: list, array or Series, the training labels of the input dataset
test_labels: list, array or Series, the test labels of the input dataset
"""
random.seed(random_state)
indices = list(range(len(data)))
random.shuffle(indices)
split_index = int(len(data) * (1 - test_size))
train_data = [data[i] for i in indices[:split_index]]
test_data = [data[i] for i in indices[split_index:]]
train_labels = [labels[i] for i in indices[:split_index]]
test_labels = [labels[i] for i in indices[split_index:]]
return train_data, test_data, train_labels, test_labels
```
以上是一个简单的手动实现train_test_split函数的示例,你可以根据自己的需求进行修改。