X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(features, target, test_size=0.2, random_state=42)
时间: 2023-12-14 14:34:33 浏览: 31
以下是使用train_test_split函数将数据集分为训练集和测试集的例子:
```python
from sklearn.model_selection import train_test_split
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(features, target, test_size=0.2, random_state=42)
```
其中,train_test_split函数将features和target分别作为特征和目标变量,test_size参数指定测试集所占的比例,random_state参数用于控制随机状态以便重现结果。函数的返回值为四个数组,分别为训练集的特征、测试集的特征、训练集的目标变量和测试集的目标变量。
相关问题
解释X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(iris_features, iris_target, test_size=0.2, random_state=0)
这行代码使用了Scikit-learn库中的train_test_split函数,其作用是将数据集iris_features和iris_target分成训练集和测试集。具体地,它随机地将数据集分割成两部分,其中test_size参数指定测试集所占的比例,random_state参数用于设置随机数种子,以便结果可以重复。分割后的结果存储在X_train, X_test, y_train, y_test四个变量中,其中X_train和y_train是训练集的特征和目标变量,X_test和y_test是测试集的特征和目标变量。这样可以在模型训练和测试时使用不同的数据集,以避免模型在测试集上的表现被过度乐观地估计。
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(features_encoded, target, test_size=0.2, random_state=42)
这是一个机器学习中常用的函数,用于将样本数据划分为训练集和测试集。其中,features_encoded 是样本的特征,target 是对应的目标值。test_size=0.2 表示将样本划分为 80% 的训练集和 20% 的测试集,random_state=42 表示随机数种子,可以保证每次划分的结果相同。划分后,X_train 和 y_train 为训练集的特征和目标值,X_test 和 y_test 为测试集的特征和目标值。
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