训练集和测试集的划分python

在Python中，可以使用Scikit-learn库中的train_test_split()函数来划分训练集和测试集。

train_test_split()函数的常见参数包括：

- test_size：测试集的大小，可以是一个浮点数（表示测试集占总数据集的比例），也可以是一个整数（表示测试集的样本数量）；
- random_state：随机数种子，用于控制数据的随机性，保证每次划分的结果一致；
- shuffle：是否对数据集进行随机排列。

下面是一个简单的例子：

from sklearn.model_selection import train_test_split

# 假设数据集已经加载完毕，存储在X和y中
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42, shuffle=True)

这个例子中，数据集被分成了训练集（70%）和测试集（30%），随机数种子为42，数据集被随机排列。划分的结果被存储在X_train、X_test、y_train和y_test四个变量中，分别表示训练集、测试集及其标签。

相关问题

python划分训练集和测试集代码

在 Python 中，你可以使用 `sklearn` 库中的 `train_test_split` 函数来划分训练集和测试集。下面是一个示例代码：

from sklearn.model_selection import train_test_split

# 假设你有一个特征矩阵 X 和一个目标向量 y

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 这里的 test_size 参数指定了测试集的比例（例如 0.2 表示 20% 的数据用于测试）
# random_state 参数用于设置随机种子，保证每次运行代码得到的划分结果相同

通过上述代码，你可以将特征矩阵 `X` 和目标向量 `y` 划分为训练集和测试集，其中训练集包含 80% 的数据，测试集包含 20% 的数据。你可以根据实际需求调整 `test_size` 参数来改变划分比例。

划分训练集和测试集python代码

以下是一个简单的 Python 代码示例，用于将数据集分成训练集和测试集：

import numpy as np

# 载入整个数据集
data = np.loadtxt('data.csv', delimiter=',')

# 随机打乱数据
np.random.shuffle(data)

# 划分训练集和测试集的比例
train_ratio = 0.8

# 计算训练集和测试集的数量
train_size = int(train_ratio * len(data))
test_size = len(data) - train_size

# 划分训练集和测试集
train_data = data[:train_size]
test_data = data[train_size:]

print(f'Train data size: {len(train_data)}')
print(f'Test data size: {len(test_data)}')

上述代码中，假设数据存储在名为 `data.csv` 的 CSV 文件中。首先，我们使用 `numpy` 库来将数据加载到一个名为 `data` 的 NumPy 数组中。然后，我们使用 `np.random.shuffle()` 函数来随机打乱数据顺序。接下来，我们使用 `train_ratio` 变量指定训练集所占比例，计算出训练集和测试集的数量。最后，我们使用 NumPy 数组切片来提取训练集和测试集，并打印它们的大小。