train_data, test_data = train_test_split(data, train_size=0.8, random_state=10)
时间: 2023-08-16 13:08:30 浏览: 66
这是使用 scikit-learn 库中的 `train_test_split()` 函数将数据集拆分为训练集和测试集的操作。
具体来说,`train_test_split()` 函数可以将数据集按照指定的比例划分为训练集和测试集。在这个例子中,`data` 是要进行划分的数据集,`train_size=0.8` 表示训练集占总体数据集的80%,`random_state=10` 表示设置一个随机种子,保证每次划分结果的一致性。
执行该操作后,`train_data` 将会是划分后的训练集,占总体数据集的80%,`test_data` 将会是划分后的测试集,占总体数据集的20%。这样可以用训练集对模型进行训练,然后用测试集对模型进行评估和验证。
相关问题
dataset = train_test_split(data, label, random_state=111, train_size=0.8, test_size=0.2) # split
段代码使用了scikit-learn库中的train_test_split函数,用于将数据集分为训练集和测试集。其中,data和label分别代表数据和标签,random_state是随机数种子,train_size和test_size分别代表训练集和测试集的比例。在这个例子中,数据集被分成了训练集和验证集,分别用X_train, X_valid, y_train, y_valid表示。其中,X代表数据,y代表标签。这个函数的作用是为了在机器学习模型训练时,用训练集训练模型,用测试集验证模型的泛化能力。
解释代码x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(data, target, train_size=0.8, random_state=0, shuffle=True)
这段代码是用来将数据集分成训练集和测试集的。其中,data代表特征数据,target代表目标变量,train_size=0.8表示将数据集的80%作为训练集,random_state=0表示随机种子,shuffle=True表示打乱数据集。通过这个函数,我们可以将数据划分为训练集和测试集,以便进行模型训练和测试。
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