python按照70和30划分训练集和测试集
时间: 2023-09-22 18:02:23 浏览: 43
Python可以使用sklearn中的train_test_split()函数来按照70%和30%的比例划分训练集和测试集。 train_test_split()函数接受多个参数,其中最重要的是输入数据X和对应的标签y,以及测试集所占的比例test_size。
下面是一个示例代码:
```python
from sklearn.model_selection import train_test_split
# 假设X是输入数据,y是对应的标签
X = ...
y = ...
# 按照70%和30%的比例划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3)
# 训练集的样本数量
print("训练集样本数量:", len(X_train))
# 测试集的样本数量
print("测试集样本数量:", len(X_test))
```
在这个例子中,X和y是输入数据和对应的标签。 train_test_split()函数将X和y按照30%的比例划分为测试集(X_test, y_test)和70%的比例划分为训练集(X_train, y_train)。最后使用len()函数可以计算出训练集和测试集的样本数量。
这样就可以轻松地将样本按照70%和30%的比例划分为训练集和测试集了。
相关问题
python划分训练集和测试集代码
在 Python 中,你可以使用 `sklearn` 库中的 `train_test_split` 函数来划分训练集和测试集。下面是一个示例代码:
```python
from sklearn.model_selection import train_test_split
# 假设你有一个特征矩阵 X 和一个目标向量 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)
# 这里的 test_size 参数指定了测试集的比例(例如 0.2 表示 20% 的数据用于测试)
# random_state 参数用于设置随机种子,保证每次运行代码得到的划分结果相同
```
通过上述代码,你可以将特征矩阵 `X` 和目标向量 `y` 划分为训练集和测试集,其中训练集包含 80% 的数据,测试集包含 20% 的数据。你可以根据实际需求调整 `test_size` 参数来改变划分比例。
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:
```python
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。