划分训练集测试集python

您可以使用Python中的sklearn库来划分训练集和测试集。以下是一个简单的例子：

from sklearn.model_selection import train_test_split

# 假设你有一个数据集X和标签y
X = ...
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)

在上面的代码中，`train_test_split()`函数将数据集X和标签y分成了训练集和测试集，其中`test_size=0.2`表示测试集占总数据集的20%，`random_state=42`保证每次运行代码时得到的划分结果都相同。划分好训练集和测试集后，你可以使用`X_train`和`y_train`来训练模型，用`X_test`和`y_test`来测试模型的性能。

相关问题

python训练集测试集划分

在Python中，可以使用scikit-learn库中的train_test_split()函数来进行训练集测试集划分。该函数将数据集随机分成训练集和测试集，可以控制分割比例和随机种子。

下面是一个示例代码：

from sklearn.model_selection import train_test_split

# X为特征数据，y为标签数据
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

其中，X为特征数据，y为标签数据，test_size为测试集所占的比例（这里为20%），random_state为随机种子，可以固定随机结果。该函数返回四个数组，分别为训练集特征数据、测试集特征数据、训练集标签数据、测试集标签数据。

python随机划分训练集和测试集

在Python中，可以使用scikit-learn库中的train_test_split函数来随机划分训练集和测试集。该函数的语法如下：

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分别是特征矩阵和目标向量，test_size表示测试集所占比例，random_state表示随机种子，用于保证每次划分结果一致。该函数会返回四个变量，即训练集特征矩阵、测试集特征矩阵、训练集目标向量和测试集目标向量。可以根据需要进行相应的处理和训练。