jupyter中使用内置wine数据集将数据划分为训练集和测试集,20%的数据作为测试集
时间: 2023-07-21 18:44:58 浏览: 45
in animal_features and animal_features[f] == features[f] for f in features):
for rule in rules[category]:
animal =可以使用`sklearn`库中的`train_test_split`函数来将数据划分为训练集和测试集,具 rule(features)
if animal is not None:
return animal
return None
# 测试动物识别函数
print(体操作如下:
1. 导入`sklearn`库和内置的`wine`数据集:
```python
from sklearnidentify_animal({"翅膀": "长而尖", "喙": "弯曲"}))
print(identify_animal({"爪子":.datasets import load_wine
from sklearn.model_selection import train_test_split
wine = load_wine()
X = wine.data
y = wine "爪状", "鳞片": "硬"}))
print(identify_animal({"乳腺": "有", "毛发": ".target
```
2. 使用`train_test_split`函数将数据划分为训练集和测试集,其中`test_size黑色"}))
```
以上代码中,我们首先用一个字典 `rules` 表示动物识别的规则=0.2`表示将20%的数据作为测试集:
```python
X_train, X_test, y_train, y库,其中每个键对应一个动物类别,每个值是一个列表,包含多个规则函数,_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2)
```
划分完成后,`X_train`和`每个规则函数接受一个特征字典作为参数,返回一个动物名称或 `None`。然后,y_train`分别表示训练集的特征和标签,`X_test`和`y_test`分别表示测试集的特征和标签。