第二步:划分测试集和训练集 X_trainset, X_testset, y_trainset, y_testset = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=3) ######### Begin ######### #第三步:初始化决策树,criterion设置为信息熵 skullsTree = #第四步:训练一棵决策树 clf = skullsTree.fit()
时间: 2023-06-01 18:07:52 浏览: 62
这是在进行机器学习模型训练时的第二步,称为划分测试集和训练集,通过这个步骤可以将原始数据集分成两部分,一部分用来训练模型,另一部分用来评估模型。在这个代码中,train_test_split函数通过随机选取样本的方式,将原始数据集(X和y)划分成训练集(X_trainset和y_trainset)和测试集(X_testset和y_testset),其中测试集的大小占总样本数的30%。参数random_state=3表示随机数种子,保证每次运行得到的结果相同。
相关问题
python train_test_split函数返回值中x_train和y_train一样
train_test_split函数返回值中的x_train和y_train不一样。其中,x_train是训练集的特征数据,y_train是训练集的标签数据。具体来说,train_test_split函数是用于将数据集划分为训练集和测试集的,它的返回值包括四个部分,分别是训练集的特征数据、测试集的特征数据、训练集的标签数据和测试集的标签数据。因此,x_train和y_train是不同的数据。
下面是train_test_split函数的一个例子,用于将数据集划分为训练集和测试集:
```python
from sklearn.model_selection import train_test_split
import numpy as np
# 生成随机数据
X = np.random.rand(100, 5)
y = np.random.randint(0, 2, 100)
# 将数据集划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, random_state=42)
# 输出训练集和测试集的大小
print("Training set size: X_train={}, y_train={}".format(X_train.shape, y_train.shape))
print("Testing set size: X_test={}, y_test={}".format(X_test.shape, y_test.shape))
```
将数据集划分为训练集和测试集 提示:使用sklearn中的train_test_split()函数 参考代码:train_set, test_set = train_test_split(housing, test_size=0.2, random_state=42)
将数据集划分为训练集和测试集是机器学习中常用的一种方法,可以用来评估模型的性能。在Python中,可以使用sklearn库中的train_test_split()函数来实现数据集的划分。下面是一个示例代码:
```python
from sklearn.model_selection import train_test_split
# 假设housing是你的数据集
train_set, test_set = train_test_split(housing, test_size=0.2, random_state=42)
```
上述代码中,train_test_split()函数将housing数据集划分为训练集和测试集,其中test_size参数指定了测试集所占的比例,这里设置为0.2表示测试集占总数据集的20%。random_state参数用于设置随机种子,保证每次划分的结果一致。
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