train_test_split参数设置

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。它的参数设置如下：

1. X：要划分的特征数据集。
2. y：要划分的目标数据集。
3. 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）或一个整数（表示测试集的样本数量）。
4. train_size：训练集的大小，可以是一个浮点数（表示训练集占总数据集的比例）或一个整数（表示训练集的样本数量）。
5. random_state：随机种子，用于控制数据集的随机划分。设置相同的随机种子可以保证每次划分的结果相同。
6. stratify：用于分类问题的标签数据集，可以确保训练集和测试集中的类别比例与原始数据集中的类别比例相同。

以下是train_test_split函数的一个示例：

from sklearn.model_selection import train_test_split

# 划分数据集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=3)

# 打印划分结果
print("训练集特征数据：\n", X_train)
print("测试集特征数据：\n", X_test)
print("训练集目标数据：\n", y_train)
print("测试集目标数据：\n", y_test)

相关问题

train_test_split参数stratify

在使用train_test_split函数时，参数stratify可以帮助我们实现按照数据集中某一特征的比例划分数据集，从而更好地保持原数据集中该特征的分布情况。

具体而言，如果我们想要按照数据集中y列的比例划分训练集和测试集，可以将参数stratify设置为y。这样，train_test_split函数会按照y列的比例，将数据集划分为训练集和测试集。例如，如果y列中有30%的样本是1，70%的样本是0，那么划分后的训练集和测试集中也会分别有30%和70%的样本是1。

下面是一个使用train_test_split函数和参数stratify的例子：

from sklearn.model_selection import train_test_split
import pandas as pd

data = pd.read_csv('data.csv')
X = data.drop('y', axis=1)
y = data['y']

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, stratify=y)

在这个例子中，我们从data.csv文件中读取数据集，并将y列作为目标变量。然后，我们使用train_test_split函数将数据集划分为训练集和测试集，其中测试集占总数据集的20%。由于我们想要保持y列的比例，所以将参数stratify设置为y。

train_test_split shuffle参数

train_test_split函数中的shuffle参数用于指定是否在划分数据之前对数据进行随机打乱。如果shuffle参数设置为True（默认值），那么函数在划分数据之前会对数据进行随机打乱。如果设置为False，那么函数将按照原始数据的顺序进行划分。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [详解train_test_split()函数（官方文档有点不说人话）](https://blog.csdn.net/qq_41904729/article/details/117196625)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [sklearn中train_test_split()函数详解](https://blog.csdn.net/weixin_40547993/article/details/90267644)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]