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函数参数设置‘

train_test_split是Scikit-learn中用于分割数据集的函数，常用于机器学习中的训练集和测试集的划分。该函数的参数设置包括：

- arrays：可以是列表、数组、矩阵或pandas的数据框，指样本特征集。
- test_size：样本占比或样本数量，如果为浮点数表示样本占比，如果为整数表示样本数量，默认为0.25。
- train_size：样本占比或样本数量，如果为浮点数表示样本占比，如果为整数表示样本数量，默认为None。
- random_state：随机数生成器的种子，用于产生随机的索引，保证每次运行程序时，分割的结果一样。如果不设置该参数，每次分割的结果都是不一样的。
- shuffle：是否在分割前对数据进行打乱，默认为True。
- stratify：按照指定的标签进行分层抽样，确保训练集和测试集的标签比例相同。只适用于分类问题。
- 返回值：函数返回分割后的训练集数据、测试集数据、训练集标签、测试集标签。

train_test_split默认参数

train_test_split函数的默认参数如下：
test_size=0.25：测试集占总数据集的比例为25%。
train_size=None：训练集占总数据集的比例为75%。
random_state=None：随机种子，用于随机划分数据集。如果不设置，每次划分的结果都会不同。
shuffle=True：是否在划分数据集之前对数据进行随机排序。
stratify=None：如果设置为非空数组，则按照数组中的类别比例来划分数据集。