X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, train_size=0.7)怎么得到一个X_train的0的行列式
时间: 2023-07-20 22:04:01 浏览: 60
假设你的 X_train 是一个 N 行 M 列的矩阵,你可以通过以下代码得到 X_train 中所有值为 0 的行的下标:
```
zero_rows = np.where(~X_train.any(axis=1))[0]
```
其中,`np.where` 函数返回的是一个元组,包含所有满足条件的元素的下标,这里我们只需要第一个元素 `np.where(~X_train.any(axis=1))`,即所有值为 0 的行的下标。
如果你只想得到 X_train 中第 i 行是否全为 0,可以使用以下代码:
```
is_zero_row = not X_train[i].any()
```
其中 `not X_train[i].any()` 表示第 i 行所有元素是否都为 0。如果是,则返回 True,否则返回 False。
相关问题
x_train,x_test,y_train,y_test=train_test_split
`train_test_split`是一个用于将数据集划分为训练集和测试集的函数,它可以帮助我们评估模型的性能。下面是一个例子:
```python
from sklearn.model_selection import train_test_split
# 假设我们有一个数据集train_data和一个目标变量train_target
# 将数据集划分为训练集和测试集,测试集占40%
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(train_data, train_target, test_size=0.4, random_state=0, stratify=y_train)
```
在上面的例子中,`train_data`是我们的数据集,`train_target`是我们的目标变量。`test_size`参数指定了测试集所占的比例,`random_state`参数用于控制随机数生成器的种子,以便我们可以重复实验。`stratify`参数用于指定按照目标变量的比例进行分层抽样,以确保训练集和测试集中的目标变量比例相同。
另外,我们还可以使用`train_test_split`函数来划分其他类型的数据集,例如:
```python
# 假设我们有一个特征矩阵X和一个目标向量y
# 将数据集划分为训练集和测试集,测试集占25%
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.25, random_state=42)
```
x_train,x_,y_train,y_=train_test_split(x_train,y_train,test_size = 0.0)报错
根据提供的引用内容,你在使用`train_test_split`函数时遇到了报错。这个函数是`sklearn.model_selection`模块中的一个方法,用于将数据集划分为训练集和测试集。根据你提供的代码,报错的原因可能是`test_size`参数的值为0.0。
`test_size`参数用于指定测试集的比例,它的取值范围是0到1之间的浮点数。当`test_size`的值为0时,会导致没有测试集数据可用,从而引发报错。
为了解决这个问题,你可以将`test_size`参数设置为一个合理的值,例如0.2表示将数据集划分为80%的训练集和20%的测试集。具体的代码如下所示:
```python
x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(x_train, y_train, test_size=0.2)
```
这样就可以成功地将数据集划分为训练集和测试集了。
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