c_train,c_test = train_test_split(rr,test_size = 0.3,random_state=8)
时间: 2024-04-04 21:27:18 浏览: 50
train_test_split是一个用于将数据集划分为训练集和测试集的函数。它的作用是将给定的数据集按照指定的比例划分为训练集和测试集,并返回划分后的结果。
在你提供的代码中,c_train和c_test是两个变量,用于接收train_test_split函数的返回结果。其中,rr是要进行划分的原始数据集,test_size参数指定了测试集所占的比例,这里设置为0.3,即测试集占总数据集的30%。random_state参数用于设置随机种子,保证每次划分结果的一致性。
通过调用train_test_split函数,并将原始数据集rr、测试集比例0.3和随机种子8作为参数传入,可以得到划分后的训练集和测试集。其中,c_train变量将接收训练集数据,c_test变量将接收测试集数据。
相关问题
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42) print(X_train.shape)
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。它的参数包括X(特征数据)和y(目标数据),test_size表示测试集所占的比例,random_state是随机数种子,用于保证每次划分的结果一致。
根据给定的代码,X_train是训练集的特征数据,X_test是测试集的特征数据,y_train是训练集的目标数据,y_test是测试集的目标数据。
对于给定的代码,X_train.shape可以用来查看训练集特征数据的形状(即维度)。请注意,这里的shape是一个元组,包含了训练集特征数据的行数和列数。
请问还有其他问题吗?
x_train,x_test,y_train,y_test = train_test_split(x,y,test_size = 0.3,random_state=1)
train_test_split函数是机器学习中常用的一个函数,用于将数据集划分为训练集和测试集。它的作用是将输入的特征数据x和目标数据y按照一定比例划分为训练集和测试集,并返回划分后的四个数据集:x_train, x_test, y_train, y_test。
具体来说,train_test_split函数的参数包括:
- x: 特征数据,通常是一个二维数组或矩阵。
- y: 目标数据,通常是一个一维数组或向量。
- test_size: 测试集的比例,取值范围为0到1之间,表示测试集占总数据集的比例。例如,test_size=0.3表示测试集占总数据集的30%。
- random_state: 随机种子,用于控制数据集的随机划分。设置相同的随机种子可以保证每次划分得到的结果是一样的。
函数的返回值为四个数据集:
- x_train: 训练集的特征数据。
- x_test: 测试集的特征数据。
- y_train: 训练集的目标数据。
- y_test: 测试集的目标数据。
使用train_test_split函数可以方便地将数据集划分为训练集和测试集,以便进行模型训练和评估。
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