将数据集以7:3的比例划分训练集与测试集,分别赋值变量train_data、test_data。 2、查看训练集的前10行。
时间: 2024-03-12 14:43:12 浏览: 37
可以使用 Scikit-learn 库中的 train_test_split() 函数来将数据集划分成训练集和测试集。以下是一个简单的例子:
```python
from sklearn.model_selection import train_test_split
# 假设你有一个名为 data 的数据集,其中最后一列是目标变量
X = data.iloc[:, :-1]
y = data.iloc[:, -1]
# 将数据集划分为训练集和测试集
train_data, test_data, train_labels, test_labels = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42)
```
这里将数据集按照 7:3 的比例划分为训练集和测试集,其中 `X` 是数据集的特征变量,`y` 是目标变量。`test_size=0.3` 表示将数据集划分为 70% 的训练集和 30% 的测试集,`random_state=42` 表示使用随机种子生成随机数,以确保每次运行代码时划分的训练集和测试集一致。
接下来,可以使用 `train_data.head(10)` 查看训练集的前10行数据。同理,使用 `test_data.head(10)` 可以查看测试集的前10行数据。
相关问题
导入sklearn.model_selection 的train_test_split用来划分训练集与测试集。 2、将数据集以7:3的比例划分训练集与测试集,分别赋值变量X_train, X_test, y_train, y_test。注意自变量:数据集data所有行,除'Survived'外的所有列,因变量:data中的 'Survived'列。 打印输出X_train, X_test, y_train, y_test的维度。
代码如下:
```
from sklearn.model_selection import train_test_split
# 划分训练集和测试集
X = data.drop('Survived', axis=1)
y = data['Survived']
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=0)
# 打印输出维度
print('X_train shape:', X_train.shape)
print('X_test shape:', X_test.shape)
print('y_train shape:', y_train.shape)
print('y_test shape:', y_test.shape)
```
其中,train_test_split函数的参数test_size表示测试集所占比例,random_state表示随机种子,用于保持每次划分的结果一致。
#把数据集分为训练集和测试集 x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split( x, y, test_size=0.3 )
根据提供的引用内容,你提供的代码是将数据集分为训练集和测试集的代码,其中x和y分别代表特征和目标变量。而在引用中提供的代码中,train_data和train_target分别代表特征和目标变量,test_size参数指定了测试集所占比例,random_state参数指定了随机数种子,stratify参数用于保持split前类的分布。因此,如果你想使用引用中的train_test_split函数进行数据集分割,你需要将你的特征和目标变量分别赋值给train_data和train_target,并按照需要的比例设置test_size参数,同时可以选择设置random_state参数和stratify参数。
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