train_test_split

`train_test_split` 是 scikit-learn 中的一个函数，它可以将数据集随机分为训练集和测试集。该函数有以下参数:
- `X`, `y`：要进行分割的数据。
- `test_size`：测试集所占比例，可以是一个小数或一个整数(表示样本数量)。
- `train_size`：训练集所占比例，可以是一个小数或一个整数(表示样本数量)。如果同时设置了 `test_size` 和 `train_size`，则优先使用 `train_size`。
- `random_state`：随机种子，如果指定了这个值，那么每次分割都会生成相同的结果。
- `shuffle`：是否在分割前将数据打乱，默认为 True。
- `stratify`: 分层采样，根据样本的某一特征分层抽样。

如果想将全部数据用于训练，可以使用：

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0, shuffle=True, random_state=42)

如果想将全部数据用于测试，可以使用：

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, train_size=0, shuffle=True, random_state=42)

相关问题

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

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。

from sklearn.model_selection import train_test_split X_train,X_test,y_train,y_test=train_test_split(X,y,test_size=0.1)

这是一个用于将数据集分为训练集和测试集的代码片段，其中 X 和 y 分别代表特征和标签数据。train_test_split 函数将数据集按照指定的比例分为训练集和测试集，并将它们分别赋值给 X_train, X_test, y_train, y_test 四个变量。