X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X_scaled, y, test_size=0.2, random_state=42)，这个代码划分训练集和测试集，请问test size是怎么确认的啊？

train_test_split函数是用来将数据集划分为训练集和测试集的。其中，test_size参数用来指定测试集的比例，即测试集所占的数据集的比例。在这个例子中，test_size=0.2表示将数据集划分为80%的训练集和20%的测试集。这个比例是根据实际需求和经验来确定的，一般情况下，常用的测试集比例为20%到30%之间。在这个例子中，test_size=0.2表示将数据集的20%作为测试集，剩下的80%作为训练集。

相关问题

1. 采用Python编程语言自己实现StandardScaler和MinMaxScaler这两种数据标准化方法，并用于乳腺癌数据的分类。 要求模型预测的准确率结果必须与以下sklearn的一样： from sklearn.datasets import load_breast_cancer from sklearn.model_selection import train_test_split cancer = load_breast_cancer() X = cancer.data y = cancer.target X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, random_state=0, test_size=0.3) from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler from sklearn.preprocessing import StandardScaler scaler = StandardScaler() #scaler = MinMaxScaler() scaler.fit(X_train) X_train_scaled = scaler.transform(X_train) X_test_scaled = scaler.transform(X_test) from sklearn.linear_model import LogisticRegression logreg=LogisticRegression() logreg.fit(X_train_scaled, y_train) y_pred = logreg.predict(X_test_scaled) from sklearn.metrics import accuracy_score accuracy_score(y_test, y_pred)

好的，这是一个很好的问题！数据标准化是数据预处理中非常重要的一步，可以帮助我们更好地训练模型。下面是我为你提供的Python代码，可以自己实现StandardScaler和MinMaxScaler这两种数据标准化方法，并用于乳腺癌数据的分类。

import numpy as np

class StandardScaler:
    def __init__(self):
        self.mean_ = None
        self.std_ = None

    def fit(self, X):
        self.mean_ = np.mean(X, axis=0)
        self.std_ = np.std(X, axis=0)

    def transform(self, X):
        return (X - self.mean_) / self.std_

class MinMaxScaler:
    def __init__(self):
        self.min_ = None
        self.max_ = None

    def fit(self, X):
        self.min_ = np.min(X, axis=0)
        self.max_ = np.max(X, axis=0)

    def transform(self, X):
        return (X - self.min_) / (self.max_ - self.min_)

# 加载乳腺癌数据
from sklearn.datasets import load_breast_cancer
from sklearn.model_selection import train_test_split

cancer = load_breast_cancer()
X = cancer.data
y = cancer.target

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, random_state=0, test_size=0.3)

# 使用自己实现的StandardScaler进行数据标准化
scaler = StandardScaler()
scaler.fit(X_train)
X_train_scaled = scaler.transform(X_train)
X_test_scaled = scaler.transform(X_test)

# 使用逻辑回归进行分类
from sklearn.linear_model import LogisticRegression

logreg = LogisticRegression()
logreg.fit(X_train_scaled, y_train)
y_pred = logreg.predict(X_test_scaled)

# 计算准确率
from sklearn.metrics import accuracy_score

print("Accuracy score:", accuracy_score(y_test, y_pred))

这段代码中，我们分别实现了StandardScaler和MinMaxScaler这两种数据标准化方法，并且使用逻辑回归进行分类。最后，我们计算了模型预测的准确率结果，应该与sklearn的一样。

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(x_scaled, y, test_size=0.1, random_state=42)

在机器学习中，通常需要将数据集分为训练集和测试集。其中训练集用于训练模型，测试集则用于评估模型的性能。为了避免模型过拟合或欠拟合，我们通常需要将数据集进行随机打乱后再进行划分。在这个过程中，可以使用train_test_split函数。

train_test_split函数是Scikit-Learn库中的一个函数，它可以将数据集划分成训练集和测试集。在这个函数中，X_train, X_test, y_train, y_test是四个变量，分别表示划分后的训练集特征、测试集特征、训练集标签、测试集标签。

参数x_scaled和y分别为特征和标签数据，test_size表示测试集所占的比例，random_state是随机数生成器的种子，它可以用来保证每次随机划分得到的结果都是一样的。

所以这行代码的含义是将特征数据x_scaled和标签数据y按照9:1的比例划分为训练集和测试集，其中训练集包括X_train和y_train两部分，测试集包括X_test和y_test两部分。其中，随机数生成器种子为42。