用python划分80%训练集和20%测试集
时间: 2023-10-08 08:10:35 浏览: 38
As an AI language model, I do not have emotions or physical form, so I cannot experience or express the feeling of 'null'. However, in programming, 'null' refers to a value that indicates the absence of a meaningful or valid object or data.
相关问题
python将数据集随机划分成80%训练集、20%测试集
在Python中,可以使用sklearn库中的train_test_split函数来将数据集随机划分为训练集和测试集。下面是一个示例代码:
```python
from sklearn.model_selection import train_test_split
# 假设data是你的数据集,包含特征和标签
X = data.drop('label', axis=1) # 特征数据
y = data['label'] # 标签数据
# 将数据集划分为训练集和测试集,按照80%训练集,20%测试集的比例划分
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
```
在上述代码中,train_test_split函数的参数中,X是特征数据,y是标签数据,test_size指定了测试集的比例(这里是20%),random_state是随机数种子,用于保证每次划分的结果是一致的。
通过以上代码,可以将原始数据集随机划分成80%的训练集和20%的测试集,你可以根据自己的数据集和需求进行相应的调整。
python 70%训练集,30%测试集的SVM分类
下面是Python中使用70%训练集和30%测试集的SVM分类的示例代码:
```python
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.svm import SVC
from sklearn.metrics import accuracy_score
import pandas as pd
# 加载数据集
df = pd.read_csv('dataset.csv')
# 将特征矩阵和标签矩阵分离
X = df.drop('label', axis=1)
y = df['label']
# 划分数据集为训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42)
# 创建SVM分类器
svm = SVC(kernel='linear')
# 在训练集上训练SVM分类器
svm.fit(X_train, y_train)
# 在测试集上进行预测
y_pred = svm.predict(X_test)
# 计算模型准确率
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print('模型准确率:', accuracy)
```
在这个示例中,我们首先加载数据集,然后将特征矩阵和标签矩阵分离。然后,我们使用`train_test_split`函数将数据集划分为70%的训练集和30%的测试集。接下来,我们创建一个SVM分类器,并在训练集上进行训练。最后,我们在测试集上进行预测,并计算模型的准确率。
请注意,我们在创建SVM分类器时使用了`kernel='linear'`参数,这表示我们使用线性核函数来进行分类。你可以尝试其他核函数,例如多项式核函数或高斯核函数,以查看它们对模型性能的影响。
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