X_trainSet, X_testSet, y_trainSet, y_testSet = train_test_split(X_data, y_data, random_state=1, test_size=0.25) logreg = LogisticRegression(C=100, penalty="l1", solver='liblinear').fit(X_trainSet, y_trainSet) # logreg = LogisticRegression(C=10).fit(X_trainSet, y_trainSet) print("Training set score: {:.3f}".format(logreg.score(X_trainSet, y_trainSet))) print("Test set score: {:.3f}".format(logreg.score(X_testSet, y_testSet))) print("lgreg.coef_:{}".format(logreg.coef_))

这段代码将数据集划分为训练集和测试集，并使用LogisticRegression进行训练和预测。首先，使用train_test_split函数将X_data和y_data分为训练集(X_trainSet和y_trainSet)和测试集(X_testSet和y_testSet)，其中训练集占总样本的75%，测试集占25%。

然后，使用LogisticRegression模型对训练集进行拟合，其中C=100表示正则化强度，penalty="l1"表示使用L1正则化，solver='liblinear'表示使用liblinear求解器。

接下来，打印了训练集和测试集的准确度得分，使用了score函数来计算模型在训练集和测试集上的准确度。

最后一行打印了logreg模型的系数(logreg.coef_)，表示特征对应的权重。

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python train_test_split函数返回值中x_train和y_train一样

train_test_split函数返回值中的x_train和y_train不一样。其中，x_train是训练集的特征数据，y_train是训练集的标签数据。具体来说，train_test_split函数是用于将数据集划分为训练集和测试集的，它的返回值包括四个部分，分别是训练集的特征数据、测试集的特征数据、训练集的标签数据和测试集的标签数据。因此，x_train和y_train是不同的数据。

下面是train_test_split函数的一个例子，用于将数据集划分为训练集和测试集：

from sklearn.model_selection import train_test_split
import numpy as np

# 生成随机数据
X = np.random.rand(100, 5)
y = np.random.randint(0, 2, 100)

# 将数据集划分为训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42)

# 输出训练集和测试集的大小
print("Training set size: X_train={}, y_train={}".format(X_train.shape, y_train.shape))
print("Testing set size: X_test={}, y_test={}".format(X_test.shape, y_test.shape))

train_set, test_set = train_test_split函数如何运用

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：

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。