train_test_split 怎么不打乱数据
时间: 2023-11-22 17:48:18 浏览: 47
可以将train_test_split函数的shuffle参数设置为False,这样就可以不打乱数据集。下面是一个例子:
```python
from sklearn.model_selection import train_test_split
data = [[1, 2], [3, 4], [5, 6], [7, 8]]
label = [1, 2, 3, 4]
data_train, data_test, label_train, label_test = train_test_split(data, label, test_size=0.3, shuffle=False)
print("data_train:", data_train)
print("data_test:", data_test)
print("label_train:", label_train)
print("label_test:", label_test)
```
输出结果如下:
```
data_train: [[1, 2], [3, 4]]
data_test: [[5, 6], [7, 8]]
label_train: [1, 2]
label_test: [3, 4]
```
可以看到,数据集没有被打乱。
相关问题
train_test_split 不打乱顺序,如何设定参数
使用 scikit-learn 的 train_test_split 函数,可以通过设置 shuffle 参数为 False 来保持原数据的顺序不变。例如:
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, shuffle=False)
其中 X 和 y 分别为训练数据和标签,test_size 参数表示测试集所占比例。
解释train_test_split
train_test_split是机器学习中常用的数据集划分方法,用于将原始数据集划分为训练集和测试集。这个函数的目的是为了帮助我们评估训练出的模型在未知数据上的性能。
train_test_split函数接收多个参数,其中最重要的参数是原始数据集X和目标变量y,以及测试集的大小test_size(通常为0.2或0.3)。函数会根据test_size的比例自动将原始数据集划分为训练集和测试集。划分是随机进行的,保证了训练集和测试集的样本分布与原始数据集相似。
train_test_split还可以接收其他可选参数,如random_state(随机种子),shuffle(是否在划分前打乱数据)等,以便进一步控制数据集划分的过程。
常见用法如下:
```python
from sklearn.model_selection import train_test_split
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42)
```
上面的例子将原始数据集X和目标变量y划分为训练集(X_train, y_train)和测试集(X_test, y_test),其中测试集占总样本的30%。