train_size = int(len(dataset) * 0.80) test_size = len(dataset) - train_size train, test = dataset[0:train_size, :], dataset[train_size:len(dataset), :]

这段代码将 "dataset" 数组分割成了训练集和测试集，其中 80% 的数据作为训练集，剩余的 20% 的数据作为测试集。具体来说，它首先计算了训练集的大小，即将数据集长度乘以 0.8 并将结果转换为整数；然后计算了测试集的大小，即将数据集长度减去训练集的大小；最后使用 NumPy 的数组切片功能将原始数据集分割成训练集和测试集，并将结果保存到名为 "train" 和 "test" 的变量中。

这么做的目的是为了在模型训练和评估时使用不同的数据集。训练集用于训练模型的参数，测试集用于评估模型性能。通常需要将数据集随机打乱后再进行分割，以避免数据集中的任何特定模式对模型训练和评估产生影响。

相关问题

train_size = int(437) test_size = len(dataset) - train_size train, test = dataset[0:train_size,:], dataset[train_size:len(dataset),:]

这段代码是用来将数据集分为训练集和测试集的。其中 `train_size` 和 `test_size` 分别表示训练集和测试集的大小。数据集 `dataset` 的前 `train_size` 行被划分为训练集，后面的 `test_size` 行被划分为测试集。最后，训练集和测试集分别被存储在 `train` 和 `test` 变量中。

num_epochs = 10 batch_size = 8 dataset = DataSet(np.array(x_train), list(y_train)) train_size = int(len(x_train) * 0.7) test_size = len(y_train) - train_size train_dataset, test_dataset = torch.utils.data.random_split(dataset, [train_size, test_size]) train_loader = Data.DataLoader(train_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=True, drop_last=True) test_loader = Data.DataLoader(test_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=True, drop_last=True) 这段代码里的训练超参数有哪些

这段代码中的训练超参数包括：

- `num_epochs`：训练的轮数，即遍历整个训练数据集的次数。
- `batch_size`：每个训批次中的样本数量。
- `train_size`：训练数据集的大小，根据总数据集大小和训练集比例计算得出。
- `test_size`：测试数据集的大小，根据总数据集大小和训练集比例计算得出。

其他不是超参数的变量有：

- `dataset`：数据集对象，包含输入特征和对应的标签。
- `train_dataset`：划分后的训练数据集。
- `test_dataset`：划分后的测试数据集。
- `train_loader`：训练数据集的数据加载器，用于将数据分批次加载到模型中进行训练。
- `test_loader`：测试数据集的数据加载器，用于将数据分批次加载到模型中进行测试。