train_test_split函数的参数有哪些?
时间: 2023-11-07 08:06:03 浏览: 29
train_test_split函数的参数有:
- test_size:测试集的大小,可以是一个浮点数(0到1之间表示测试集所占比例)或一个整数(表示测试集的样本数量)。
- train_size:训练集的大小,可以是一个浮点数(0到1之间表示训练集所占比例)或一个整数(表示训练集的样本数量)。若未指定,将自动根据test_size计算出训练集大小。
- random_state:随机种子,用于控制划分数据集的随机过程。不同的随机种子会得到不同的划分结果。
- shuffle:是否在划分数据之前对数据进行洗牌,默认为True。
- stratify:按照原始数据中的类别比例,生成划分后的数据集。当原始数据中的类别不平衡时,可以使用stratify保持在训练集和测试集中的类别比例相同。
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train_test_split函数参数
train_test_split函数是Python中用于划分训练集和测试集的函数。它的参数包括:
- `arrays`:需要划分的数据集,可以是一个数组或多个数组的列表。
- `test_size`:测试集的大小,可以是一个浮点数(表示比例)或一个整数(表示样本数量)。
- `train_size`:训练集的大小,可以是一个浮点数(表示比例)或一个整数(表示样本数量)。
- `random_state`:随机种子,用于控制数据集的随机划分。
- `shuffle`:是否在划分之前对数据进行洗牌,默认为True。
- `stratify`:是否根据标签进行分层划分,默认为None。
下面是一个示例:
```python
from sklearn.model_selection import train_test_split
X = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [0, 1, 0, 1, 0]
X_train, X_test, y_train, y = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
```
这个示例将X和y划分为训练集和测试集,其中测试集占总样本的20%。划分后的结果存储在X_train、X_test、y_train和y_test中。
train_test_split函数要求设定哪些参数?格式要求是什么
train_test_split是sklearn中用于划分数据集的函数,其常用参数如下:
* test_size: 测试集占总样本的比例,可以是浮点数(0到1之间)或整数(表示样本数量)。
* train_size: 训练集占总样本的比例,同样可以是浮点数或整数。如果test_size已经指定,train_size可以不用设定。
* random_state: 随机数种子,可以是整数或RandomState实例。默认为None,表示每次划分的结果都不一样。
* shuffle: 是否对样本进行随机排序,默认为True。如果设置为False,则样本顺序不变。
函数的格式要求如下:
```python
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表示目标向量,test_size表示测试集占比,random_state表示随机数种子。函数返回划分好的训练集和测试集。