X_train, X_test, y_train, y_test =train_test_split(X,y,test_size=0.25,random_state=12)
时间: 2023-11-22 10:50:28 浏览: 111
使用sklearn的cross_val_score进行交叉验证实例
这是一个常用的机器学习中的数据集划分方法,用于将原始数据集划分为训练集和测试集。其中,X表示特征矩阵,y表示标签向量。train_test_split函数将原始数据集按照一定比例(test_size)划分为训练集和测试集,其中训练集占比为1-test_size,测试集占比为test_size。random_state是随机数种子,用于控制每次划分的结果相同。具体来说,该函数的返回值为四个数组:X_train, X_test, y_train, y_test,分别表示训练集的特征矩阵、测试集的特征矩阵、训练集的标签向量、测试集的标签向量。这样划分数据集可以用于模型的训练和评估,以及调参等操作。
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