train_test_split按顺序
时间: 2023-11-09 10:05:15 浏览: 44
train_test_split函数是用于将数据集划分为训练集和测试集的函数。默认情况下,它会随机地将数据集打乱后再进行划分,但是如果想按照数据集的顺序进行划分,可以使用shuffle参数设置为False。
例如,以下代码将数据集按顺序划分为训练集和测试集:
```
from sklearn.model_selection import train_test_split
X = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
y = [0, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 1]
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, shuffle=False)
print(X_train)
print(X_test)
print(y_train)
print(y_test)
```
输出结果为:
```
[1, 2, 3, 4, 5, 6]
[7, 8, 9, 10]
[0, 1, 0, 1, 0, 1]
[0, 1, 0, 1]
```
可以看到,数据集被按顺序划分为了训练集和测试集。
相关问题
train_test_split按顺序分裂
train_test_split函数默认是随机分裂数据集的,如果想按照顺序分裂,可以先将数据集按顺序排列,再进行分裂。具体实现如下:
```python
from sklearn.model_selection import train_test_split
# 将数据集按顺序排列
X_sorted = sorted(X)
y_sorted = sorted(y)
# 按顺序分裂数据集
train_size = 0.8
split_index = int(train_size * len(X_sorted))
X_train = X_sorted[:split_index]
y_train = y_sorted[:split_index]
X_test = X_sorted[split_index:]
y_test = y_sorted[split_index:]
```
这里将数据集按照X的顺序排列,然后将前80%作为训练集,后20%作为测试集。需要注意的是,如果数据集本身就是按顺序排列的,这种方法并不会改变训练集和测试集的顺序。
train_test_split按原数据集顺序分裂
默认情况下,train_test_split函数会随机将数据集分成训练集和测试集,但是如果你想按照原数据集的顺序来分裂,可以将参数shuffle设置为False。这样,数据集将按照原始顺序分裂成训练集和测试集。
例如:
```python
from sklearn.model_selection import train_test_split
X = [[0, 1], [2, 3], [4, 5], [6, 7], [8, 9]]
y = [0, 1, 2, 3, 4]
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, shuffle=False)
print(X_train)
# Output: [[0, 1], [2, 3], [4, 5]]
print(X_test)
# Output: [[6, 7], [8, 9]]
print(y_train)
# Output: [0, 1, 2]
print(y_test)
# Output: [3, 4]
```
在这个例子中,我们将数据集分成训练集和测试集,test_size设置为0.3表示测试集占总数据集的30%。由于我们将shuffle参数设置为False,因此数据集将按照原始顺序分裂成训练集和测试集。在输出中,我们可以看到X_train包含前三个样本,X_test包含后两个样本,y_train包含前三个标签,y_test包含后两个标签。
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