详细解释x_train,x_test,y_train,y_test = train_test_split( X, Y,test_size=0.3,random_state=123)
时间: 2023-06-11 10:06:47 浏览: 106
在机器学习中,我们通常需要将数据集分成训练集和测试集,用训练集训练模型,用测试集评估模型的性能。这个过程可以使用train_test_split()函数来实现。
train_test_split()函数的参数如下:
- X:特征数据集,通常是一个数组。
- Y:目标数据集,通常是一个数组。
- test_size:测试集大小,可以是一个浮点数(表示测试集占总数据集的比例)或一个整数(表示测试集的样本数)。
- random_state:随机数种子,控制随机数生成的过程,保证每次运行代码时,得到的随机结果都是一样的。
函数的返回值包括4个变量:
- x_train:训练集的特征数据。
- x_test:测试集的特征数据。
- y_train:训练集的目标数据。
- y_test:测试集的目标数据。
例如,假设我们有一个数据集 X 和目标集 Y,我们想将其分成训练集和测试集,测试集占30%。我们可以使用以下代码:
```python
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=123)
```
这个代码会将数据集 X 和目标集 Y 分成训练集和测试集,训练集占70%,测试集占30%。random_state=123 是为了保证随机结果的可重复性。运行完这段代码后,x_train、x_test、y_train 和 y_test 分别为训练集和测试集的特征数据和目标数据。