train_test_split的用法怎么再加入测试数据
时间: 2023-11-10 18:07:37 浏览: 53
rai_tes_spli函数可以通过设置参数来加入测试数据。具体来说,可以使用skr.m_selecti中的ShuffSpli函数来生成测试数据的索引,然后将这些索引传递给rai_tes_spli函数的s_index参数即可。下面是一个示例代码:\n\```pyth\from sklear.m_selecti impor trai_tes_spli, ShuffSpli\n\# 假设和b是已经准备好的数据和标签\# 先将数据集分为训练集和验证集\_trai, _v, lab_trai, lab_v = trai_tes_spli(, lab, tes_siz=.2)\n\# 使用ShuffSpli生成测试集的索引\ss = ShuffSpli(_splits=1, tes_siz=.5)\s_index = nex(ss.spli(_trai))\n\# 将测试集的索引传递给rai_tes_spli函数\_trai, _tes, lab_trai, lab_tes = trai_tes_spli(_trai, lab_trai, tes_siz=.3, random_s=, tes_index=tes_index[])\```\n\上述代码中,首先将数据集分为训练集和验证集,然后使用ShuffSpli函数生成测试集的索引,最后将测试集的索引传递给rai_tes_spli函数的s_index参数,即可将测试集加入到数据集中。需要注意的是,s_index参数需要传递一个一维数组,因此需要使用s_index[]来获取生成的测试集索引。
相关问题
train_test_split函数使用方法
train_test_split函数是用来将原始数据集划分成训练集和测试集的函数。它常用于机器学习模型的训练和评估。
train_test_split函数的使用方法如下:
```
from sklearn.model_selection import train_test_split
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42)
```
其中,
- X是特征矩阵
- y是标签向量
- test_size是测试集占比
- random_state是随机种子,保证每次运行得到相同的结果
函数会返回四个值:训练集的特征矩阵X_train、训练集的标签向量y_train、测试集的特征矩阵X_test、测试集的标签向量y_test。
例如,如果我们有一个包含1000个样本的数据集,我们可以将其划分为70%的训练集和30%的测试集:
```
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42)
```
这样,X_train和y_train将包含700个样本,X_test和y_test将包含300个样本。
train_test_split用法
train_test_split是一个常用的函数,用于将数据集划分为训练集和测试集。它的主要作用是帮助我们评估机器学习模型的性能。
train_test_split函数的用法如下:
```
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
```
其中,X是特征矩阵,y是目标变量。test_size参数指定了测试集的比例,可以是一个小数(表示比例)或一个整数(表示样本数量)。random_state参数用于设置随机种子,保证每次划分的结果一致。
函数的返回值是划分后的训练集和测试集的特征矩阵和目标变量。通常,我们将特征矩阵记为X,目标变量记为y。