X train python语法中是和合法命名方式嘛
时间: 2023-02-14 09:24:51 浏览: 64
在 Python 中,X_train 是合法的命名方式。首字母大写的驼峰命名法 (CamelCase) 和下划线命名法 (snake_case) 都是常见的命名方式。但是,应该避免使用首字母小写的驼峰命名法 (camelCase) 和与 Python 关键字重复的名称。
相关问题
python train_test_split函数返回值中x_train和y_train一样
train_test_split函数返回值中的x_train和y_train不一样。其中,x_train是训练集的特征数据,y_train是训练集的标签数据。具体来说,train_test_split函数是用于将数据集划分为训练集和测试集的,它的返回值包括四个部分,分别是训练集的特征数据、测试集的特征数据、训练集的标签数据和测试集的标签数据。因此,x_train和y_train是不同的数据。
下面是train_test_split函数的一个例子,用于将数据集划分为训练集和测试集:
```python
from sklearn.model_selection import train_test_split
import numpy as np
# 生成随机数据
X = np.random.rand(100, 5)
y = np.random.randint(0, 2, 100)
# 将数据集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=42)
# 输出训练集和测试集的大小
print("Training set size: X_train={}, y_train={}".format(X_train.shape, y_train.shape))
print("Testing set size: X_test={}, y_test={}".format(X_test.shape, y_test.shape))
```
Python中如何导入train_test_split
在 Python 中,可以使用 `sklearn.model_selection` 模块的 `train_test_split` 函数来分割数据集。可以按照以下方式导入:
```python
from sklearn.model_selection import train_test_split
```
这个函数可以将数据集按照指定的比例分割成训练集和测试集,具体用法如下:
```python
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=0)
```
其中,`X` 和 `y` 分别是要分割的特征数据和标签数据,`test_size` 参数指定了测试集所占的比例,`random_state` 参数用于设置随机数种子,以确保每次运行结果一致。这个函数的返回值是分割后的训练集和测试集数据。
需要注意的是,`train_test_split` 函数只是将数据集分割成了训练集和测试集,但并未对数据进行预处理或者特征工程等操作,这些操作需要手动进行。
相关推荐
![py](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083646.png)
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)