X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(features_encoded, target, test_size=0.2, random_state=42)
时间: 2023-08-25 20:16:34 浏览: 43
这是一个机器学习中常用的函数,用于将样本数据划分为训练集和测试集。其中,features_encoded 是样本的特征,target 是对应的目标值。test_size=0.2 表示将样本划分为 80% 的训练集和 20% 的测试集,random_state=42 表示随机数种子,可以保证每次划分的结果相同。划分后,X_train 和 y_train 为训练集的特征和目标值,X_test 和 y_test 为测试集的特征和目标值。
相关问题
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X_encoded, y, test_size=0.3, random_state=42)
train_test_split函数是用于将数据集划分为训练集和测试集的常用函数。它的参数包括X_encoded和y,其中X_encoded是特征数据集,y是目标变量。函数的test_size参数指定了测试集的比例,这里设置为0.3,表示将30%的数据划分为测试集,70%的数据划分为训练集。random_state参数用于设置随机种子,保证每次划分的结果一致。
划分后的结果保存在四个变量中:
- X_train:训练集的特征数据
- X_test:测试集的特征数据
- y_train:训练集的目标变量
- y_test:测试集的目标变量
这样划分数据集可以用于训练模型和评估模型性能。训练集用于拟合模型,测试集用于评估模型在未见过数据上的表现。
train_X, test_X, train_y, test_y = train_test_split(X_encoded, y, random_state=0)
这是一个常见的机器学习中的数据预处理步骤,使用了sklearn库中的train_test_split函数。它可以将数据集分成训练集和测试集,其中train_X和train_y是训练集的特征和标签,test_X和test_y是测试集的特征和标签。参数random_state=0是为了保证每次运行代码时分割的结果一致。这个步骤的目的是为了在训练模型时使用训练集,评估模型性能时使用测试集。