train_test_split这函数什么意思
时间: 2023-07-24 10:47:29 浏览: 39
train_test_split是一个用于将数据集分成训练集和测试集的函数。它通常用于机器学习中,目的是为了评估模型的性能和准确性。该函数随机将数据集分成两个部分,一个用于训练模型,另一个用于测试模型。通常情况下,训练集占总数据集的70%到80%,测试集占20%到30%。这样,我们可以在训练集上训练模型,然后在测试集上测试模型的性能。通过比较模型在训练集和测试集上的表现,我们可以评估模型的准确性和泛化能力。
相关问题
train_test_split 介绍这个函数
train_test_split是一个常用的函数,用于将数据集划分为训练集和测试集。它是机器学习中常用的数据预处理步骤之一,可以帮助我们评估模型的性能和泛化能力。
train_test_split函数的功能是将原始数据集按照指定的比例划分为训练集和测试集。通常情况下,我们会将大部分数据用于训练模型,少部分数据用于测试模型的性能。
train_test_split函数的常见参数包括:
- test_size:指定测试集的比例或样本数量。可以是一个浮点数(0到1之间),表示测试集占总样本的比例;也可以是一个整数,表示测试集的样本数量。
- train_size:指定训练集的比例或样本数量。与test_size类似,可以是一个浮点数或整数。如果同时指定了test_size和train_size,则train_size会覆盖test_size。
- random_state:随机种子,用于控制数据划分的随机过程。设置相同的随机种子可以保证每次划分的结果相同。
- stratify:指定按照某个变量进行分层划分,保证训练集和测试集中各类别样本的比例与原始数据集中相同。
使用train_test_split函数可以轻松地将数据集划分为训练集和测试集,从而进行模型的训练和评估。
train_test_split()函数
train_test_split()函数是scikit-learn库中的一个函数,用于将数据集划分为训练集和测试集。根据引用中的代码示例,train_test_split()函数的输入参数包括train_data(样本特征集)和train_target(目标变量集),以及可选的test_size(测试集大小),random_state(随机数种子)和stratify(用于分层划分数据集)等参数。
函数的返回值是划分后的训练集和测试集,分别是X_train(训练集特征),X_test(测试集特征),y_train(训练集目标变量)和y_test(测试集目标变量)。根据引用中的示例,X_train和X_test是输入数据集train_data按照test_size参数进行划分后的结果,y_train和y_test是对应的目标变量集train_target进行相同划分后的结果。
需要注意的是,train_test_split()函数在版本0.16中的新功能是:如果输入是稀疏的,那么输出将是一个scipy.sparse.csr_matrix,否则输出类型与输入类型相同。这个新功能可以更好地处理稀疏矩阵的数据。你可以参考引用中的代码示例来更具体地了解train_test_split()函数的用法。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [train_test_split 函数 ](https://blog.csdn.net/u010687164/article/details/108252746)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [详解train_test_split()函数(官方文档有点不说人话)](https://blog.csdn.net/qq_41904729/article/details/117196625)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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