train_x, test_x, train_y, test_y = train_test_split(data2, label, test_size=0.5, random_state=0)
时间: 2023-10-19 09:27:12 浏览: 38
在你的代码中,你使用了 `train_test_split()` 函数来将数据集拆分为训练集和测试集。这个错误通常是由于你使用了错误的参数配置,导致训练集或测试集的大小为零。
在这里,你将 `test_size` 参数设置为 `0.5`,这意味着你将数据集的一半用于训练集,另一半用于测试集。但是,如果你的数据集太小,可能会出现这个错误。
你需要检查一下你的数据集大小,看看是否足够大。如果数据集很小,你可以尝试减小测试集的大小,例如将 `test_size` 设置为 `0.2` 或更小的值。另外,你可以尝试使用交叉验证来评估模型的性能,这样可以更好地利用有限的数据集。
相关问题
train_X, test_X, train_y, test_y = train_test_split(content_list, label_list)
根据你提供的引用,train_test_split()函数将传入的数据集随机划分为训练集和测试集。其中,train_data表示自变量(输入),train_target表示因变量(输出),test_size表示测试集占总数据集的比例,random_state则是随机数种子,保证每次随机结果相同。函数会返回四个list,分别为训练集的自变量train_X、测试集的自变量test_X、训练集的因变量train_y和测试集的因变量test_y。
所以对于你的问题,假设content_list和label_list分别为输入和输出数据,可以使用以下代码进行划分:
```python
from sklearn.model_selection import train_test_split
train_X, test_X, train_y, test_y = train_test_split(content_list, label_list, test_size=0.4, random_state=0)
```
这里test_size=0.4表示测试集占40%,random_state=0保证每次随机结果相同。
train_X_data,test_X_data,train_y_label,test_y_label = train_test_split(train_X,train_y,test_size=0.2, random_state=42)
这段代码使用了 scikit-learn 库中的 train_test_split 函数,将数据集 train_X 和 train_y 分成训练集和测试集。其中,train_X 是特征矩阵,train_y 是标签向量。test_size=0.2 表示将 20% 的数据分到测试集中,random_state=42 表示随机种子,保证每次划分的训练集和测试集相同。最后,函数返回四个变量:训练集的特征矩阵 train_X_data、训练集的标签向量 train_y_label、测试集的特征矩阵 test_X_data、测试集的标签向量 test_y_label。
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