from sklearn.datasets import load_diabetes diabetes=load_diabetes()#以糖尿病模型为例 X=diabetes.data#自变量 y=diabetes.target#因变量 from sklearn.model_selection import train_test_split #数据划分 X_train,X_test,y_train,y_test=train_test_split(X,y,random=8)
时间: 2023-08-10 12:55:00 浏览: 78
在`train_test_split()`函数中,参数名应该是`random_state`而不是`random`。请将代码中的`random`改为`random_state`,并指定一个整数值作为随机种子,如下所示:
```python
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, random_state=8)
```
这样就可以正确地划分数据集了。随机种子的作用是固定随机数生成器的状态,以确保每次运行代码时得到的划分结果相同。你可以根据需要选择不同的随机种子值。
相关问题
运用python语言,使用SKLearn中任一数据集(如鸾尾花数据集from sklearn.datasets import load_iris;乳腺癌数据集from sklearn.datasets import load_breast_cancer;波士顿房价数据集from sklearn.datasets import load_boston等等),调用决策树算法进行一次分类或回归任务。
好的,我可以为您提供一个使用决策树算法进行分类任务的示例代码,使用的数据集是鸢尾花数据集。
首先,我们需要导入需要的库和数据集:
```python
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score
# 加载鸢尾花数据集
iris = load_iris()
X, y = iris.data, iris.target
```
然后,我们将数据集划分为训练集和测试集:
```python
# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
```
接着,我们可以构建一个决策树分类器,并使用训练集对其进行训练:
```python
# 构建决策树分类器
clf = DecisionTreeClassifier()
# 训练模型
clf.fit(X_train, y_train)
```
最后,我们可以使用测试集对模型进行评估:
```python
# 预测测试集
y_pred = clf.predict(X_test)
# 计算准确率
acc = accuracy_score(y_test, y_pred)
print("Accuracy:", acc)
```
完整代码如下:
```python
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score
# 加载鸢尾花数据集
iris = load_iris()
X, y = iris.data, iris.target
# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
# 构建决策树分类器
clf = DecisionTreeClassifier()
# 训练模型
clf.fit(X_train, y_train)
# 预测测试集
y_pred = clf.predict(X_test)
# 计算准确率
acc = accuracy_score(y_test, y_pred)
print("Accuracy:", acc)
```
物理锻炼: from sklearn.datasets import load_linnerud data = load_linnerud()
这是一段 Python 代码,使用 scikit-learn 库中的 `load_linnerud()` 函数加载名为 Linnerud 的数据集。这个数据集包含了 20 位体育员进行运动时的生理指标(体重、脉搏等)和运动表现指标(深蹲次数、引体向上次数等)的数据。可以通过以下方法导入数据:
```python
from sklearn.datasets import load_linnerud
# 加载数据集
linnerud = load_linnerud()
# 查看数据集中的内容
print(linnerud.DESCR)
# 获取数据
X = linnerud.data # 生理指标数据
y = linnerud.target # 运动表现指标数据
```
这里的 `X` 和 `y` 分别代表生理指标数据和运动表现指标数据。可以用这个数据集训练机器学习模型,用来预测运动员的运动表现。