X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(data.data, data.target, test_size=0.3, random_state=42)
时间: 2023-12-13 19:34:31 浏览: 25
这是一个使用scikit-learn库中的train_test_split函数将数据集分为训练集和测试集的例子。其中,data.data是数据集的特征,data.target是数据集的标签,test_size=0.3表示测试集占总数据集的比例为30%,random_state=42表示随机种子为42,以保证每次运行结果一致。具体代码如下:
```python
from sklearn.model_selection import train_test_split
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(data.data, data.target, test_size=0.3, random_state=42)
```
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x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(iris.data, iris.target, test_size=0.25)
这是一个用于将数据集划分为训练和测试集的函数。根据提供的代码,它将鸢尾花数据集(iris.data)和目标变量(iris.target)划分为训练集(x_train, y_train)和测试集(x_test, y_test),其中测试集的大小为数据集大小的25%。以下是一个示例代码:
```python
from sklearn.model_selection import train_test_split
x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(iris.data, iris.target, test_size=0.25)
```
这段代码使用了scikit-learn库中的`train_test_split`函数,该函数可以将数据集划分为训练集和测试集。其中,`iris.data`是鸢尾花数据集的特征矩阵,`iris.target`是对应的目标变量。`test_size`参数指定了测试集的大小,这里设置为0.25,即25%的数据被划分为测试集。
解析def split_data(self,city_data): X, y = city_data.data, city_data.target self.X_train, self.X_test, self.y_train, self.y_test = model_selection.train_test_split(X, y, test_size=0.30, random_state=42)
这是一个 Python 类中的一个方法,该方法将城市数据集拆分为训练集和测试集,并将它们存储在类的属性中。
方法中的参数 `self` 表示类的一个实例,`city_data` 是一个类似于 Scikit-Learn 中的 Bunch 对象,包含数据和目标变量。`city_data.data` 包含特征矩阵,`city_data.target` 包含目标变量。
`model_selection.train_test_split` 是 Scikit-Learn 中的一个函数,用于将数据集随机拆分为训练集和测试集。其中,`test_size=0.30` 表示测试集占数据集的比例为 30%,`random_state=42` 表示随机种子,用于产生可重复的随机结果。
最后,将拆分后的训练集和测试集分别存储在类的属性 `self.X_train`、`self.X_test`、`self.y_train`、`self.y_test` 中,以便后续使用。