python的train_test_split进行100次拆分后,为什么得到的train的样本数不一致?
时间: 2023-10-19 14:08:58 浏览: 43
在进行100次拆分后,得到的train的样本数不一致可能是由于train_test_split在进行拆分时是随机选择样本的,因此每次拆分得到的train集合的样本数会有所不同。这种随机选择样本的方式可以帮助我们更好地评估模型的泛化能力,因为模型可能会在不同的训练集上表现出不同的性能。如果你需要得到一个固定的train集合,可以设置随机数种子,这样每次拆分得到的train集合就是固定的。例如,可以在train_test_split函数中设置random_state参数,如下所示:
```
from sklearn.model_selection import train_test_split
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=1)
```
这里的random_state参数设置为1,表示每次拆分得到的train集合是固定的。
相关问题
train_test_split的test_size如何使用
train_test_split是一种用于将数据集拆分为训练集和测试集的函数。其中,test_size参数是用于指定测试集的大小的。test_size的默认值是0.25,也就是说默认情况下测试集的大小是原始数据集的25%。
test_size可以是一个浮点数,也可以是一个整数。如果test_size是一个浮点数,则表示测试集的大小占原始数据集的比例。如果test_size是一个整数,则表示测试集的大小是具有多少个样本。
例如,如果test_size=0.3,则表示测试集的大小是原始数据集的30%。如果test_size=100,则表示测试集的大小是100个样本。
下面是一个示例,展示如何使用train_test_split函数来拆分数据集,并指定测试集的大小为20%:
``` 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)
```
在这个例子中,X和y是原始数据集的特征和标签,test_size=0.2表示测试集的大小为20%。函数的返回值是拆分后的训练集和测试集的特征和标签。
六、对iris数据集进行拆分,并查看拆分结果。 (1)正确调用鸢尾花iris数据集 (2)正确调用sklearn.model_selection类中的train_test_split函数 (3)正确使用train_test_split函数拆分数据集 (4)输出X_train和X_test的维度
以下是对iris数据集进行拆分的代码示例:
```python
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
# 加载iris数据集
iris = load_iris()
X = iris.data
y = iris.target
# 将数据集拆分为训练集和测试集,其中测试集占比为30%
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3)
# 输出X_train和X_test的维度
print("X_train shape:", X_train.shape) # (105, 4)
print("X_test shape:", X_test.shape) # (45, 4)
```
在上面的代码中,我们首先调用sklearn.datasets库中的load_iris函数加载iris数据集,并将其赋值给X和y变量。然后,我们使用sklearn.model_selection库中的train_test_split函数将数据集拆分为训练集和测试集,其中测试集占比为30%。最后,我们输出X_train和X_test的维度,即训练集和测试集的样本数量和特征数量。
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