train_test_split(df, test_size=0.2, random_state=623)
时间: 2023-11-22 22:50:04 浏览: 33
`train_test_split`是一个函数,用于将数据集分成训练集和测试集。它的参数包括数据集、测试集的大小和随机种子等。其中,`test_size`表示测试集的比例,`random_state`表示随机数生成器的种子,以便每次运行时都能得到相同的结果。
下面是一个使用`train_test_split`函数的例子,将数据集`df`分成训练集和测试集,测试集的比例为0.2,随机种子为623:
```python
from sklearn.model_selection import train_test_split
train_data, test_data, train_target, test_target = train_test_split(df, test_size=0.2, random_state=623)
```
这里使用了`sklearn`库中的`train_test_split`函数,将数据集`df`分成了训练集`train_data`和测试集`test_data`,同时也将目标变量分成了训练集`train_target`和测试集`test_target`。其中,`train_data`和`train_target`用于训练模型,`test_data`和`test_target`用于测试模型的性能。
相关问题
df_train, df_test = train_test_split(df, test_size=0.2, random_state=623) target = 'y'
以下是根据提供的引用内容回答您的问题:
```python
# 导入train_test_split函数
from sklearn.model_selection import train_test_split
# 将数据集df按照test_size的比例分为训练集和测试集
df_train, df_test = train_test_split(df, test_size=0.2, random_state=623)
# 将目标列y单独提取出来
target = 'y'
y_train = df_train[target]
y_test = df_test[target]
```
以上代码将数据集df按照test_size的比例分为训练集和测试集,并将目标列y单独提取出来。
train_X, test_X, train_Y, test_Y = train_test_split(df_X.values, df_Y.values, test_size=0.2, random_state=1314)
这行代码是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。具体来说,df_X和df_Y是原始的特征和标签数据,.values将它们转换为numpy数组,test_size=0.2表示将20%的数据分到测试集中,random_state是随机数种子,保证每次运行代码时分割的结果相同。