train_test_split默认参数
时间: 2023-11-10 20:06:14 浏览: 32
train_test_split函数的默认参数如下:
test_size=0.25:测试集占总数据集的比例为25%。
train_size=None:训练集占总数据集的比例为75%。
random_state=None:随机种子,用于随机划分数据集。如果不设置,每次划分的结果都会不同。
shuffle=True:是否在划分数据集之前对数据进行随机排序。
stratify=None:如果设置为非空数组,则按照数组中的类别比例来划分数据集。
相关问题
train_test_split函数参数
train_test_split函数是Python中用于划分训练集和测试集的函数。它的参数包括:
- `arrays`:需要划分的数据集,可以是一个数组或多个数组的列表。
- `test_size`:测试集的大小,可以是一个浮点数(表示比例)或一个整数(表示样本数量)。
- `train_size`:训练集的大小,可以是一个浮点数(表示比例)或一个整数(表示样本数量)。
- `random_state`:随机种子,用于控制数据集的随机划分。
- `shuffle`:是否在划分之前对数据进行洗牌,默认为True。
- `stratify`:是否根据标签进行分层划分,默认为None。
下面是一个示例:
```python
from sklearn.model_selection import train_test_split
X = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [0, 1, 0, 1, 0]
X_train, X_test, y_train, y = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
```
这个示例将X和y划分为训练集和测试集,其中测试集占总样本的20%。划分后的结果存储在X_train、X_test、y_train和y_test中。
train_test_split参数
`train_test_split` 是 scikit-learn 中的一个函数,它可以将数据集随机分为训练集和测试集。该函数有以下参数:
- `X`, `y`:要进行分割的数据。
- `test_size`:测试集所占比例,可以是一个小数或一个整数(表示样本数量)。
- `train_size`:训练集所占比例,可以是一个小数或一个整数(表示样本数量)。如果同时设置了 `test_size` 和 `train_size`,则优先使用 `train_size`。
- `random_state`:随机种子,如果指定了这个值,那么每次分割都会生成相同的结果。
- `shuffle`:是否在分割前将数据打乱,默认为 True。
- `stratify`: 分层采样,根据样本的某一特征分层抽样。
如果想将全部数据用于训练,可以使用:
```python
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0, shuffle=True, random_state=42)
```
如果想将全部数据用于测试,可以使用:
```python
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, train_size=0, shuffle=True, random_state=42)
```
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