predictors=['年龄','睡眠时长','身体活动水平','压力水平','心率', '每日步数','occupation_会计师','occupation_医生', 'occupation_工程师','occupation_护士','occupation_律师','occupation_老师','occupation_营业员','Gender_女性','BMI_超重', '收缩压','舒张压','睡眠障碍_失眠','睡眠障碍_睡眠呼吸暂停'] x_train,x_test,y_train,y_test=model_selection.train_test_split(X1[predictors], X1['睡眠质量'],test_size=0.2, random_state=1234)
时间: 2023-12-16 12:04:23 浏览: 44
根据你提供的代码,你正在使用 `sklearn` 中的 `train_test_split` 函数将数据划分为训练集和测试集。其中,`X1` 是你的数据框,`predictors` 是你要使用的自变量列表,`'睡眠质量'` 是你要预测的因变量,`test_size=0.2` 表示将数据集按 8:2 的比例划分为训练集和测试集。此外,`random_state=1234` 用于设置随机数生成器的种子,以确保每次运行代码时都可以得到相同的划分结果。
需要注意的是,如果你要使用这些划分后的数据来训练模型并进行预测,你需要使用 `x_train` 和 `y_train` 来训练模型,然后使用 `x_test` 来进行预测,并将预测结果与 `y_test` 进行比较以评估模型的性能。
相关问题
x1_train,x1_test,y1_train,y1_test=model_selection.train_test_split(df2[predictors], df2['睡眠质量'],test_size=0.2, random_state=1234) x1_train=x1_train[['年龄','睡眠时长','身体活动水平','压力水平','心率','每日步数','occupation_会计师','occupation_律师','occupation_科学家','occupation_老师','occupation_营业员','occupation_销售代表','BMI_超重','睡眠障碍_失眠']] x1_test=x1_test[['年龄','睡眠时长','身体活动水平','压力水平','心率','每日步数','occupation_会计师','occupation_律师','occupation_科学家','occupation_老师','occupation_营业员','occupation_销售代表','BMI_超重','睡眠障碍_失眠']] regressor = RandomForestRegressor(n_estimators=100, max_depth=5) regressor.fit(x1_train, y1_train) y1_pred = regressor.predict(x1_test) print('Mean squared error:', mean_squared_error(y1_test, y1_pred)) print('R-squared:', r2_score(y1_test, y1_pred)) df2.head()
这段代码是一段Python代码,主要使用了随机森林回归模型进行睡眠质量的预测。具体来说,这段代码分为以下几个步骤:
1. 使用train_test_split函数将数据集分为训练集和测试集,其中训练集占比为80%。
2. 选择了14个特征(包括年龄、睡眠时长、身体活动水平、压力水平、心率、每日步数、职业类型、BMI和睡眠障碍等),并将训练集和测试集的特征值选取这14个特征作为输入。
3. 初始化随机森林回归模型,并将训练集的特征和目标值(即睡眠质量)用于训练该模型。
4. 使用训练好的模型对测试集的特征进行预测,得到预测的睡眠质量值。
5. 计算预测值和真实值之间的均方误差(Mean squared error)和R平方(R-squared)。
最后,使用df2.head()来展示数据集的前几行。
predictors = train.drop(['Survived', 'PassengerId'], axis=1) target = train["Survived"] x_train, x_val, y_train, y_val = train_test_split(predictors, target, test_size = 0.22, random_state = 0)
这是一个机器学习模型训练的代码片段,用于对乘客生还率(Survived)进行预测。首先,从训练集中删除生还率和乘客ID这两列作为特征(predictors),并将生还率单独作为目标(target)。接着,使用train_test_split函数将数据集分成训练集(x_train和y_train)和验证集(x_val和y_val),其中测试集占总样本的22%。这个划分是随机的,并且使用了一个种子(random_state)来确保可重复性。
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