sklearn.model_selection.train_test_split 用法
时间: 2023-10-10 21:09:44 浏览: 46
sklearn.model_selection.train_test_split 是 scikit-learn 库中的一个函数,用于将数据集划分为训练集和测试集。它的用法如下:
```python
from sklearn.model_selection import train_test_split
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
```
这里的 `X` 是特征矩阵,`y` 是目标变量的向量。`test_size` 参数表示测试集所占总体数据的比例,可以是一个介于 0 到 1 之间的浮点数,也可以是一个整数表示具体的样本数量。`random_state` 参数用于设置随机种子,以确保每次划分的结果一致。
通过调用该函数,会将数据集按照指定的比例或数量进行划分,并返回四个结果:`X_train`、`X_test`、`y_train`、`y_test`。其中,`X_train` 和 `y_train` 是训练集的特征矩阵和目标变量,`X_test` 和 `y_test` 是测试集的特征矩阵和目标变量。
你可以使用这些划分后的数据集来训练和评估机器学习模型。
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sklearn.model_selection.train_test_split用法
sklearn.model_selection.train_test_split是scikit-learn库中的一个函数,用于将数据集划分为训练集和测试集。它的主要作用是帮助我们评估机器学习模型的性能和泛化能力。
train_test_split函数的用法如下:
```python
from sklearn.model_selection import train_test_split
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
```
其中,X是特征矩阵,y是目标变量。test_size参数指定了测试集的比例,可以是一个浮点数(0到1之间)或整数(表示样本数量)。random_state参数用于控制数据划分的随机性,设置一个固定的值可以保证每次划分结果一致。
函数的返回值是划分好的训练集和测试集,分别为X_train、X_test、y_train和y_test。
from sklearn.model_selection import train_test_split、
`from sklearn.model_selection import train_test_split` 是一个用于数据集划分的函数,它可以将数据集划分为训练集和测试集。这个函数在机器学习中非常常用,因为我们需要将数据集划分为训练集和测试集来评估模型的性能。
使用 `train_test_split` 函数可以将数据集按照指定的比例划分为训练集和测试集。它的常见用法如下:
```python
from sklearn.model_selection import train_test_split
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
```
其中,`X` 是特征矩阵,`y` 是目标变量。`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。
划分完成后,`X_train` 和 `y_train` 是训练集的特征矩阵和目标变量,`X_test` 和 `y_test` 是测试集的特征矩阵和目标变量。