train/ test spilt公式中 validation在哪
时间: 2024-09-23 14:10:59 浏览: 19
`train_test_split`函数通常用于划分训练集(training set)和测试集(test set),而不是用于创建验证集(validation set)。这个函数并不直接涉及交叉验证的过程,它是在预训练阶段常见的一步,用来对原始数据进行拆分。
在`train_test_split`的参数中,如引用[1]所示:
```python
cross_validation.train_test_split(train_data, train_target, test_size=0.4, random_state=0)
```
`train_data`是要分割的数据,`train_target`是对应的标签;`test_size=0.4`表示要将40%的数据作为测试集(剩下的60%是训练集);`random_state=0`则设置了一个固定的随机种子,以保证每次运行结果的一致性。
如果你想在训练集中进一步划分子集用于验证,通常会先执行`train_test_split`,然后从得到的训练集中再做一次分割,这称为k折交叉验证(k-fold cross-validation),但那是另外一层操作了[^1]。
相关问题
from sklearn.model_selection import train_test_spilt
对不起,你的代码有一个小错误。正确的导入方式是从`sklearn.model_selection`模块中导入`train_test_split`函数,而不是`train_test_spilt`。
正确的导入方式是:
```python
from sklearn.model_selection import train_test_split
```
`train_test_split`函数可以用于将数据集划分为训练集和测试集,以进行机器学习模型的训练和评估。
spilt在python中的作用
在Python中,split()函数是用于将字符串按照指定的分隔符进行切割,返回切割后的字符串列表。例如,可以使用split()函数将一个以空格分隔的字符串分割成一个包含每个单词的列表。
下面是一个示例:
```
string = "hello world"
word_list = string.split(" ")
print(word_list)
```
输出结果为:['hello', 'world']
在这个例子中,我们使用了空格作为分隔符,将字符串"hello world"分割成了包含两个元素的列表['hello', 'world']。