1.将数据集划分成训练集和测试集,并且random_state设置为8 # 2.赋值给对应的变量:x_train, x_test, y_train, y_test
时间: 2023-12-24 14:50:39 浏览: 39
可以使用sklearn库中的train_test_split函数来划分数据集。
假设原始数据集为X和y,可以按以下方式划分数据集并赋值给对应的变量:
```python
from sklearn.model_selection import train_test_split
# 划分数据集
x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=8)
```
其中test_size参数表示测试集占比,random_state参数表示随机种子,保证每次划分结果一致。
相关问题
将数据集以7:3的比例划分训练集与测试集,分别赋值变量train_data、test_data。 2、查看训练集的前10行。
可以使用 Scikit-learn 库中的 train_test_split() 函数来将数据集划分成训练集和测试集。以下是一个简单的例子:
```python
from sklearn.model_selection import train_test_split
# 假设你有一个名为 data 的数据集,其中最后一列是目标变量
X = data.iloc[:, :-1]
y = data.iloc[:, -1]
# 将数据集划分为训练集和测试集
train_data, test_data, train_labels, test_labels = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42)
```
这里将数据集按照 7:3 的比例划分为训练集和测试集,其中 `X` 是数据集的特征变量,`y` 是目标变量。`test_size=0.3` 表示将数据集划分为 70% 的训练集和 30% 的测试集,`random_state=42` 表示使用随机种子生成随机数,以确保每次运行代码时划分的训练集和测试集一致。
接下来,可以使用 `train_data.head(10)` 查看训练集的前10行数据。同理,使用 `test_data.head(10)` 可以查看测试集的前10行数据。
划分训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=0)怎样删除测试集中多个特定预测值对应行
可以使用 Pandas 库中的 drop() 函数删除测试集中特定预测值对应的行。假设测试集的预测结果保存在 y_pred 变量中,特定预测值为 1,代码如下:
```
import pandas as pd
df_test = pd.DataFrame({'X': X_test, 'y': y_test, 'y_pred': y_pred})
df_test = df_test[df_test['y_pred'] != 1]
X_test = df_test['X']
y_test = df_test['y']
```
首先将测试集的数据、真实标签和预测结果保存到一个 DataFrame 中,然后根据 y_pred 列的值筛选出不等于 1 的行,最后重新赋值给 X_test 和 y_test 变量即可。
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