x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split( dataframe, dataset.target, train_size=TRAIN_SPLIT, test_size=1-TRAIN_SPLIT)解释这段代码

时间: 2023-11-08 15:04:58 浏览: 143
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pandas.read_csv参数详解(小结)

这段代码是用来将数据集划分为训练集和测试集的。具体解释如下： - `x_train`和`x_test`是特征数据的训练集和测试集。 - `y_train`和`y_test`是目标变量（或标签）的训练集和测试集。 - `train_test_split`是一个函数，用于将数据集划分为训练集和测试集。 - `dataframe`是包含特征数据和目标变量的数据框（或矩阵）。 - `dataset.target`是目标变量的数组。 - `train_size`是指定训练集所占比例的参数，例如0.8表示训练集占80%。 - `test_size`是指定测试集所占比例的参数，例如0.2表示测试集占20%。 该代码的作用是将数据集按照指定的比例划分为训练集和测试集，并将特征数据和目标变量分别存储在不同的变量中。
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# for the iris dataset, we split the target variable into 3 dummy variables, and the features are transformed in standard scale with mean 0 and std 1 (see preprocess1.py and preprocess4.py) ...

如何用我的.csv文件替换下列代码中的数据集，其中我的.csv文件是一个列数加上四个变量的五列数据，代码如下 #code-4-3.py #Simple Linear Regression from sklearn.datasets import load_boston from sklearn.linear_model import LinearRegression import matplotlib.pyplot as plt from sklearn. model_selection import train_test_split dataset = load_boston() x_data = dataset.data # 导入所有特征变量 y_data = dataset.target # 导入目标值（房价） name_data = dataset.feature_names #导入特征 x_train,x_test,y_train,y_test = train_test_split(x_data, y_data,test_size= 0.25,random_state= 1001) x_data_train = x_train[:, 5].reshape(-1, 1)#选取前400个样本作为训练集 y_data_train = y_train.reshape(-1, 1) x_data_test = x_test[:, 5].reshape(-1, 1)#选取剩余的样本作为训练集 y_data_test = y_test.reshape(-1, 1) simple_model = LinearRegression() #创建线性回归估计器实例 simple_model.fit(x_data_train,y_data_train)#用训练数据拟合模型 y_data_test_p = simple_model.predict(x_data_test)#用训练的模型对测试集进行预测 plt.subplot(1, 1, 1) plt.scatter(x_data_test,y_data_test,s = 20, color="r") plt.scatter(x_data_test,y_data_test_p,s = 20, color="b") plt.xlabel('Room Number') plt.ylabel('Price') plt.title(name_data[5]) plt.show() r_squared = simple_model.score(x_data_test, y_data_test) print('R2') print(r_squared)

x_train,x_test,y_train,y_test = train_test_split(x_data, y_data, test_size=0.25, random_state=1001) x_data_train = x_train[:, 5].reshape(-1, 1) y_data_train = y_train.reshape(-1, 1) x_data_test = x_...

import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn import datasets from sklearn.discriminant_analysis import LinearDiscriminantAnalysis import numpy as np def main(): iris = datasets.load_iris() #典型分类数据模型 #这里我们数据统一用pandas处理 data = pd.DataFrame(iris.data, columns=iris.feature_names) #pd.DataFrame()函数将数据集和特征名称作为参数传递进去，创建了一个DataFrame对象，存储在变量data中。这个DataFrame对象可以被用于数据分析、可视化和机器学习等任务 data['class'] = iris.target #其中，iris.target存储了数据集的目标值，data['class']则创建了一个名为'class'的新列，并将iris.target中的值赋值给它。这个新列可以帮助我们将鸢尾花数据集中的样本按照类别分组，进行更加详细和全面的数据分析和可视化。 pd.set_option('display.max_rows', 500) # 显示行数 pd.set_option('display.max_columns', 500) # 显示列数 pd.set_option('display.width', 1000) # 显示宽度 #print(data) # 显示就可以了 #这里只取两类 #data = data[data['class']!=2] #为了可视化方便，这里取两个属性为例 X = data[data.columns.drop('class')] #print(X) # 显示就可以了 Y = data['class'] #print(Y) #划分数据集 X_train, X_test, Y_train, Y_test =train_test_split(X, Y) #print('X_train') #print(X_train) lda = LinearDiscriminantAnalysis(n_components=2) lda.fit(X_train, Y_train) 怎样更换数据集

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The train_test_split function is a function from the sklearn.model_selection module in scikit-learn, which is used to split an input dataset randomly into training and testing subsets. The ...

请将导入的数据集分为训练集与测试集，使用train_test_split()方法

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42) 这里的test_size参数指定了测试集的比例，random_state是为了保证结果的可重复性，如果你希望每次运行都得到...

dataset.iloc

例如，使用pd.read_csv('Data.csv')将数据集读取为DataFrame对象，然后使用X = dataset.iloc[ : , :-1].values选择除最后一列之外的所有列作为特征矩阵，使用Y = dataset.iloc[ : , 3].values选择最后一列作为目标...

请利用lightGBM算法对sklearn.datasets.fetch_20newsgroups的数据进行预测，python代码展示及结果展示

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(newsgroups.data, newsgroups.target, test_size=0.2, random_state=42) # 把文本数据转换为数值特征 vectorizer = CountVectorizer(stop_words='english') ...

对给定的logistic_regression.py进行注释，操作步骤，每一步我该怎么做 非常详细

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) # 数据标准化，如果数据具有偏斜或不同的尺度 scaler = StandardScaler() X_train_scaled = scaler.fit_...

编写pytorch代码，读取时序数据集dataset，首先通过滑动窗口划分法整理数据集。划分为训练集、验证集和测试集，将其转换为DataFrame格式，提取时间列，特征列和标签列

train_df = pd.DataFrame(train_X.reshape(-1, len(feature_cols))) train_df.columns = feature_cols train_df[time_col] = np.repeat(np.arange(len(train_y)), window_size) train_df[target_col] = np.repeat...

Build a Decision Tree classifier using the Iris dataset and visualize the tree.

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42) 4. **创建模型**：创建一个决策树分类器实例，并使用训练数据拟合它。 python clf = DecisionTreeClassifier...

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