df_train = df_log.iloc[ : -test_size] df_test = df_log.iloc[-test_size : ] df_train.shape,df_test.shape
时间: 2023-10-23 10:49:39 浏览: 44
这段代码是将数据集按照测试集大小(test_size)的比例拆分成训练集(train)和测试集(test)两部分,并分别赋值给 df_train 和 df_test 两个变量。
其中 df_log 是原始数据集, iloc[] 是 Pandas 中的索引方式,[ : -test_size] 表示选取从第 0 行到倒数第 test_size 行的数据作为训练集,[-test_size : ] 表示选取从倒数第 test_size 行到最后一行的数据作为测试集。
最后, df_train.shape 和 df_test.shape 分别输出训练集和测试集的维度信息,即行数和列数。
相关问题
train_data, test_data = df.iloc[:train_size], df.iloc[train_size:]
这行代码的作用是将一个DataFrame类型的数据集 df 分成训练集 train_data 和测试集 test_data,其中前 train_size 行为训练集,后面的为测试集。iloc 是 Pandas 提供的一种用于按位置访问 DataFrame 的方法。具体而言,df.iloc[:train_size] 表示选取 df 的前 train_size 行,而 df.iloc[train_size:] 则表示选取 df 的第 train_size 行及其后面的所有行。
train_X,train_y = train_Standard.iloc[:,:-6],train_Standard.iloc[:,:-6]什么意思
这段代码应该是有误的,因为train_y应该是训练集的标签,而这里train_y和train_X都是取了训练集的前n-6列数据(n为训练集的列数)。正确的写法应该是:
train_X = train_Standard.iloc[:,:-6] # 取训练集的前n-6列数据作为训练特征
train_y = train_Standard.iloc[:,-6:] # 取训练集的后6列数据作为训练标签
其中train_Standard是经过标准化处理后的训练集数据。iloc[:, :-6]表示取所有行,去掉最后6列的数据,也就是取前n-6列数据;iloc[:, -6:]表示取所有行,取最后6列的数据,也就是取训练集的标签。