train,test = train_test_split(datas,test_size=0.2, random_state=42) 将训练集train中的样例划分为样本X_train和标记y_tain 将测试集test中的样例划分为样本X_test和标记y_test
时间: 2024-04-04 17:27:06 浏览: 17
train_test_split函数机器学习中常用的一个函数,用于将数据集划分为训集和测试集。它的作用是将原始数据集按照一定比例划分为训练集测试集,以便进行模型的训练和评估。
在你提供的代码中,_test_split函数被用来将数据集datas划分为训练集train和测试集test。具体划分方式如下:
1. 训练集划分:
- 样本X_train:训练集中的特征数据,即除去标记列外的所有列。
- 标记y_train:训练集中的标记数据即标记列的数据。
2. 测试划分:
- 样本X_test:测试集中的特征数据,即除去标记列之外的所有列。
- 标记y_test:测试集中的标记数据,即标记列的数据。
划分的比例由参数test_size指定,这里设置为0.2,表示将数据集的20%作为测试集,80%作为训练集。参数random_state用于设置随机种子,保证每次划分结果一致。
相关问题
y_test = test_datas[['annoyance']]
好的,你的第一个问题是关于 Python 代码的。具体来说,你想问的是对于测试数据集,如何从包含所有特征的数据框中提取出仅包含一个名为“annoyance”的特征的数据框,并将其赋值给变量y_test。
对于这个问题,代码如下:
```
y_test = test_datas[['annoyance']]
```
其中,`test_datas`是包含所有测试数据的数据框,`[['annoyance']]`用于提取出名为“annoyance”的特征,而`y_test`则是将提取出的数据框赋值给的变量名。
data_train = datas[index_train, :]
这是一段 Python 代码,其中 data_train 是一个数组,datas 是一个数组数据集,index_train 是一个索引数组,表示我们要选择 datas 数据集中哪些数据用于训练模型。这段代码的作用是从 datas 中选择 index_train 中指定的数据作为训练集,存放在 data_train 中。
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