train_test_split 是怎么划分数据的
时间: 2023-11-22 16:48:50 浏览: 29
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。它的作用是将数据集随机划分为训练集和测试集两部分,其中训练集用于训练模型,测试集用于评估模型的性能。train_test_split()函数的参数包括特征数据集和目标数据集,以及测试集所占的比例和随机数种子等。具体来说,train_test_split()函数将数据集按照指定的比例随机划分为训练集和测试集,其中训练集占比为1-test_size,测试集占比为test_size。随机数种子用于控制每次划分的结果,保证每次划分的结果一致。下面是一个train_test_split()函数的例子:
```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, random_state=42)
```
其中,X和y分别是特征数据集和目标数据集,test_size参数指定测试集所占的比例,random_state参数指定随机数种子。这个例子中,数据集被划分为80%的训练集和20%的测试集,随机数种子为42。
相关问题
train_test_split非随机划分
train_test_split函数是机器学习中常用的数据集划分函数,用于将原始数据集划分为训练集和测试集。除了随机划分外,train_test_split函数还支持非随机划分。
非随机划分是指根据指定的规则或条件将数据集划分为训练集和测试集。这种划分方式可以根据特定需求进行数据集的划分,例如按时间顺序划分、按类别划分等。
train_test_split函数提供了一些参数来实现非随机划分,其中最常用的参数是stratify和shuffle。
- stratify参数:用于指定按照某个特征进行分层划分。例如,如果数据集中有一个类别标签列,可以使用stratify参数将数据集按照类别标签进行分层划分,确保训练集和测试集中各类别的样本比例相同。
- shuffle参数:用于指定是否对数据集进行洗牌操作。当shuffle参数设置为False时,train_test_split函数将按照原始数据集的顺序进行划分,即非随机划分。
下面是train_test_split函数非随机划分的示例代码:
```python
from sklearn.model_selection import train_test_split
# 假设X为特征数据,y为目标变量
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, stratify=y, shuffle=False)
```
这段代码将原始数据集X和y按照指定的比例(test_size=0.2)进行划分,同时保持非随机划分(shuffle=False)和按照y进行分层划分(stratify=y)。
train_test_split是如何划分数据集的
train_test_split是一种常用的数据集划分方法,它可以将数据集划分为训练集和测试集。具体来说,train_test_split函数会随机将数据集中的样本按照一定比例划分为训练集和测试集,常见的比例是70%的数据用于训练,30%的数据用于测试。
在sklearn库中,train_test_split函数的使用方法如下:
```python
from sklearn.model_selection import train_test_split
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42)
```
其中,X表示特征矩阵,y表示标签向量,test_size表示测试集所占比例,random_state表示随机种子,用于保证每次划分的结果相同。