首页strat_shuff_split = StratifiedShuffleSplit(n_splits=1, test_size=2504, random_state=42) # Get the index values from the generator train_idx, test_idx = next(strat_shuff_split.split(df[feature_cols], df['Attrition_Flag'])) # Create the data sets x_train = df.loc[train_idx, feature_cols] y_train = df.loc[train_idx, 'Attrition_Flag'] x_test = df.loc[test_idx, feature_cols] y_test = df.loc[test_idx, 'Attrition_Flag'] x_train 这段代码是要做什么

strat_shuff_split = StratifiedShuffleSplit(n_splits=1, test_size=2504, random_state=42) # Get the index values from the generator train_idx, test_idx = next(strat_shuff_split.split(df[feature_cols], df['Attrition_Flag'])) # Create the data sets x_train = df.loc[train_idx, feature_cols] y_train = df.loc[train_idx, 'Attrition_Flag'] x_test = df.loc[test_idx, feature_cols] y_test = df.loc[test_idx, 'Attrition_Flag'] x_train 这段代码是要做什么

时间: 2023-10-20 11:02:20 浏览: 44

这段代码是为了将数据集进行分割和划分成训练集和测试集，其中： - `StratifiedShuffleSplit` 是一个用于分层随机分割数据集的类，它可以将数据集随机地分成训练集和测试集，保证在分割后各个类别的样本比例与原始数据集中各个类别的样本比例大致相同。 - `n_splits` 参数表示要划分的数据集的个数。 - `test_size` 参数表示测试集的大小，这里是将数据集按照 2504: (总样本数 - 2504) 的比例进行划分。 - `random_state` 参数是为了保证每次运行代码时，划分的结果都是相同的，以便于结果的重复性。 - `train_idx` 和 `test_idx` 分别是训练集和测试集的索引。 - `x_train` 和 `y_train` 分别是训练集的特征和标签。 - `x_test` 和 `y_test` 分别是测试集的特征和标签。