X_train,X_test,y_train,y_test = train_test_split(X,y,test_size=0.2,random_state=6)

时间: 2023-10-26 11:44:02 浏览: 39
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使用sklearn的cross_val_score进行交叉验证实例

这行代码使用了sklearn中的train_test_split函数，将数据集X和标签y按照一定比例划分为训练集和测试集。其中，X为特征矩阵，y为标签向量。test_size=0.2表示将数据集按照8:2的比例分成训练集和测试集，其中20%的数据被划分为测试集。random_state=6表示每次划分数据时，随机种子为6，保证每次划分的结果都相同。划分后，X_train和y_train为训练集的特征矩阵和标签向量，X_test和y_test为测试集的特征矩阵和标签向量。
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X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=1) knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=3) knn.fit(X_train, y_train) predictions = knn.predict(X_test) print...

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42) X_val, X_test, y_val, y_test = train_test_split(X_test, y_test, test_size=0.5, random_state=42)

首先，使用train_test_split函数将原始数据集X和标签y按照test_size参数的比例（30%）划分为训练集X_train和y_train，测试集X_test和y_test。 接着，再次使用train_test_split函数，将X_test和y_test按照test_size...

def split_data(): test_size = float(entry.get()) X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=test_size, random_state=0) return X_train, X_test, y_train, y_test X_train, X_test, y_train, y_test = split_data() # 在函数外部调用split_data函数并保存返回值到全局变量中报错could not convert string to float:

test_size = float(test_size_str) 如果entry.get()返回的不是一个浮点数的字符串，你需要确保用户输入的是一个有效的浮点数，或者你可以添加一些异常处理代码来处理这种情况，例如： try: test_size =...

X_train, X_val_test, y_train, y_val_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42) X_val, X_test, y_val, y_test = train_test_split(X_val_test, y_val_test, test_size=0.33, random_state=42)

此时，变量X_train存储训练集的特征数据，y_train存储训练集的标签数据，变量X_val存储验证集的特征数据，y_val存储验证集的标签数据，变量X_test存储测试集的特征数据，y_test存储测试集的标签数据。

逐行解释这段代码 column = list(average.columns) data = average.loc[:, column[0]:column[-3]] # 自变量 target = average.loc[:, ['TIMEsurvival', 'EVENTdeath']] for i in range(1, 101): X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(data, target, test_size=0.3, random_state=i) # feature = Spearman(X_train, 0.85) #spearman第一行 # feature = list(feature['feature']) #spearman第二行 # X_train = X_train.loc[:, feature] #spearman第三行 train_index = X_train.index train_column = X_train.columns zscore_scaler = preprocessing.StandardScaler() X_train = zscore_scaler.fit_transform(X_train) X_train = pd.DataFrame(X_train, index=train_index, columns=train_column) # X_test = X_test.loc[:, feature] #spearman第四行 test_index = X_test.index test_column = X_test.columns X_test = zscore_scaler.transform(X_test) X_test = pd.DataFrame(X_test, index=test_index, columns=test_column) train = pd.concat([X_train, y_train], axis=1)

5. X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(data, target, test_size=0.3, random_state=i)：使用 train_test_split 方法将 data 和 target 数据集分别划分为训练集和测试集，其中测试集占 30...

x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split( dataframe, dataset.target, train_size=TRAIN_SPLIT, test_size=1-TRAIN_SPLIT)解释这段代码

- x_train和x_test是特征数据的训练集和测试集。 - y_train和y_test是目标变量（或标签）的训练集和测试集。 - train_test_split是一个函数，用于将数据集划分为训练集和测试集。 - dataframe是包含特征...

解释以下代码def split_data(x, y, ratio=0.8): to_train = int(input_len * ratio) # 进行调整以匹配 batch_size to_train -= to_train % batch_size x_train = x[:to_train] y_train = y[:to_train] x_test = x[to_train:] y_test = y[to_train:] # 进行调整以匹配 batch_size to_drop = x.shape[0] % batch_size if to_drop > 0: x_test = x_test[:-1 * to_drop] y_test = y_test[:-1 * to_drop] # 一些重塑 reshape_3 = lambda x: x.values.reshape((x.shape[0], x.shape[1], 1)) x_train = reshape_3(x_train) x_test = reshape_3(x_test) reshape_2 = lambda x: x.values.reshape((x.shape[0], 1)) y_train = reshape_2(y_train) y_test = reshape_2(y_test) return (x_train, y_train), (x_test, y_test) (x_train, y_train), (x_test, y_test) = split_data(data_input, expected_output) print('x_train.shape: ', x_train.shape) print('y_train.shape: ', y_train.shape) print('x_test.shape: ', x_test.shape) print('y_test.shape: ', y_test.shape)

这段代码是一个数据分割函数，用于将输入数据和输出数据按照一定比例分割成训练...最后，函数返回了训练集和测试集的输入数据和输出数据，分别存储在 (x_train, y_train) 和 (x_test, y_test) 中，并输出了各自的形状。

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split( # X, y, train_size=train_samples, test_size=10000 )

其中，X表示特征矩阵，y表示标签向量，train_samples表示训练集的大小，test_size表示测试集的大小。该函数会返回四个变量，分别是训练集的特征矩阵X_train、训练集的标签向量y_train、测试集的特征矩阵X_test和测试...

x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split( data, target, train_size=train_rate, test_size=1-train_rate)

x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(data, target, train_size=train_rate, test_size=1-train_rate)是一个用于将数据集划分为训练集和测试集的函数。其中，data是数据集，target是目标变量，...

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size = test_size , random_state = seed)

这行代码使用了scikit-learn库中的train_test_split函数，将数据集X和标签集y按照给定的比例（test_size）划分为训练集和测试集，其中训练集包含了所有数据集的一部分，测试集包含了剩下的部分。参数random_state...

使用pytorch实现这串代码from sklearn.model_selection import train_test_split ts = 0.3 # Percentage of images that we want to use for testing. X_train, X_test1, y_train, y_test1 = train_test_split(X, y, test_size=ts, random_state=42) X_test, X_cal, y_test, y_cal = train_test_split(X_test1, y_test1, test_size=ts, random_state=42

X_train, X_test1, y_train, y_test1 = train_test_split(X, y, test_size=ts, random_state=random_state) # 将测试集分成测试集和验证集 X_test, X_cal, y_test, y_cal = train_test_split(X_test1, y_test1, ...

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.1, train_size=0.9)

train_test_split函数会将输入数据和标签数据按照一定比例进行划分，test_size参数指定了测试集所占的比例，train_size参数指定了训练集所占的比例（如果没有指定，则默认为1-test_size）。划分后，函数会返回4个...

x_train,x_,y_train,y_=train_test_split(x_train,y_train,test_size = 0.0)报错

根据提供的引用内容，你在使用train_test_split函数时遇到了报错...x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(x_train, y_train, test_size=0.2) 这样就可以成功地将数据集划分为训练集和测试集了。

X_train,X_test,y_train,y_test=train_test_split(x,y,test_size=0.2,train_size=0.8)修正

test_size表示测试集所占的比例，train_size表示训练集所占的比例，两者加起来应该等于1。如果test_size设置为0.2，train_size设置为0.8，那么就是将数据集按照8:2的比例划分成训练集和测试集。修正的话可以根据具体...

def split_data(X, y): X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.25, random_state=42) return X_train, X_test, y_train, y_test

这是一个Python函数，用于将数据集X和标签y划分为训练集和测试集。函数使用train_test_split模块，将数据集划分为75...函数返回四个变量：训练集数据X_train、测试集数据X_test、训练集标签y_train、测试集标签y_test。

def split_data(): global X_train, X_test, y_train, y_test test_size = float(entry.get()) X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=test_size, random_state=0) huafen=(f'X_train: {X_train}, X_test: {X_test}, y_train: {y_train}, y_test: {y_test}') a6=Text(root) a6.place(x=600, y=100,height=100,width=500) a6.insert(END, huafen)怎么让X_train, X_test, y_train, y_test 拿到def外面也能用

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=test_size, random_state=0) return X_train, X_test, y_train, y_test X_train, X_test, y_train, y_test = split_data() # 在函数外部...

X_train,X_test,y_train,y_test=train_test_split(x,y,test_size=0.2,train_size=0.8)修正代码

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(x, y, test_size=0.2, train_size=0.8) 这行代码将数据集 x 和目标变量 y 分成训练集和测试集，并将训练集占总数据集的比例设为 0.8，测试集占比为 ...
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