python如何将数据集按照4:1比例划分训练集和测试集
时间: 2024-02-03 08:04:01 浏览: 21
可以使用 `sklearn` 中的 `train_test_split` 函数来划分训练集和测试集。具体步骤如下:
1. 导入所需模块和数据集
```python
from sklearn.model_selection import train_test_split
import numpy as np
# 假设数据集为 X 和 y
X = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10])
y = np.array([0, 0, 1, 1, 0, 1, 0, 1, 1, 0])
```
2. 使用 `train_test_split` 函数划分数据集
```python
# 划分比例为 4:1
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
```
其中,`test_size` 参数表示测试集占比,`random_state` 参数用于设置随机种子,确保每次运行结果相同。上述代码将数据集按照 4:1 的比例划分为训练集和测试集,其中训练集占比为 0.8,测试集占比为 0.2。
相关问题
python将数据集的训练集和测试集划分为9:1
可以使用sklearn库中的train_test_split函数来实现将数据集划分为训练集和测试集。具体步骤如下:
1. 导入train_test_split函数和数据集。
```python
from sklearn.model_selection import train_test_split
import pandas as pd
df = pd.read_csv('data.csv')
```
2. 将数据集划分为训练集和测试集。可以通过设置test_size参数来控制测试集的比例,一般习惯将测试集占整个数据集的10%。
```python
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(df.drop('label', axis=1), df['label'], test_size=0.1, random_state=42)
```
其中,df.drop('label', axis=1)表示将数据集中的标签列去掉,X_train和X_test为训练集和测试集的特征集,y_train和y_test为训练集和测试集的标签集,random_state参数用来控制每次划分的结果相同。
3. 最后就可以使用得到的训练集和测试集进行模型的训练和测试了。
使用python将DataFrame的数据集按7:1划分为训练集与测试集
可以使用scikit-learn库中的train_test_split方法来将DataFrame的数据集按照7:3的比例划分为训练集和测试集。具体代码如下:
```python
from sklearn.model_selection import train_test_split
# 假设数据集为df,其中最后一列为标签
X = df.iloc[:, :-1]
y = df.iloc[:, -1]
# 将数据集按7:3的比例划分为训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=0)
```
其中,X为特征矩阵,y为标签矩阵,test_size参数表示测试集所占比例,random_state参数用于设置随机数种子,保证每次划分的结果相同。