train_X_data,test_X_data, train_y_data, test_y_data = train_test_split(data,test_size = 0.2)

时间: 2023-09-16 15:15:27 浏览: 65
PY

数据集分割train和test程序

这段代码是用来将数据集分成训练集和测试集的。其中，data是包含特征和标签的数据集，test_size = 0.2表示将数据集中的20%作为测试集，80%作为训练集。train_X_data和train_y_data是训练集的特征和标签，test_X_data和test_y_data是测试集的特征和标签。通过这种方式划分数据集，我们可以用训练集训练模型，用测试集评估模型的性能。
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X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split( data.drop('target', axis=1), # 特征 data['target'], # 目标变量 test_size=0.2, # 20%的数据作为测试集 random_state=42) # 训练模型 model = Linear...
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titannic_data.rar

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) 接下来，选择一个合适的机器学习模型。这里我们以逻辑回归为例，但也可以尝试其他模型如决策树、随机森林或支持...

shape_num = input_data.shape X_row = input_data.iloc[:, :shape_num[1]-1] Y_row = input_data.iloc[:, shape_num[1]-1] train_x, val_test_x, train_y, val_test_y = train_test_split(X_row, Y_row, test_size = 0.3, shuffle = True) val_x, test_x, val_y, test_y = train_test_split(val_test_x, val_test_y, test_size = 0.5, shuffle = True)

接着，使用train_test_split函数将X和Y按照一定比例（这里是测试集占30%）划分为训练集和剩下的数据。再次使用train_test_split函数将剩下的数据按照一定比例（这里是验证集和测试集各占剩余数据的一半）划分为验证...

train_X_data,test_X_data,train_y_label,test_y_label = train_test_split(train_X,train_y,test_size=0.2, random_state=42)

这段代码使用了 scikit-learn 库中的 train_test_split 函数，将数据集 train_X 和 train_y 分成训练集和测试集。其中，train_X 是特征矩阵，train_y 是标签向量。test_size=0.2 表示将 20% 的数据分到测试集中，...

train_X_data,test_X_data, train_y_data, test_y_data = train_test_split(data,test_size = 0.2) not enough values to unpack (expected 4, got 2)

This error usually occurs when the input data data does not have enough samples to split into train and test sets with the specified test size. To fix this error, you can try increasing the size of...

if use_KFold: train_data_all = train_data + dev_data + test_data random.shuffle(train_data) K_on = 0 # 记录当前交叉验证的次数 kf = KFold(n_splits=args.crossVali_K, shuffle=True, random_state=520).split(train_data_all) for i, (train_idx, test_idx) in enumerate(kf): K_on += 1 X_train_split, X_test = [train_data_all[i] for i in train_idx], [train_data_all[i] for i in test_idx] random.shuffle(X_train_split) length = len(X_train_split) X_train = X_train_split[0: int(length * 0.8)] X_valid = X_train_split

7. X_train_split, X_test = [train_data_all[i] for i in train_idx], [train_data_all[i] for i in test_idx]: 根据当前折叠的索引，从整体数据集 train_data_all 中提取训练集 X_train_split 和测试集 X_...

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(train_data_X_new, train_data_y, test_size = 0.3, random_state = 827)

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(train_data_X_new, train_data_y, test_size=0.3, random_state=827) 在这个例子中，train_data_X_new是特征数据集，train_data_y是目标数据集。...

x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split( data, target, train_size=train_rate, test_size=1-train_rate)

x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(data, target, train_size=train_rate, test_size=1-train_rate)是一个用于将数据集划分为训练集和测试集的函数。其中，data是数据集，target是目标变量，...

def split_data(): test_size = float(entry.get()) X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=test_size, random_state=0) return X_train, X_test, y_train, y_test X_train, X_test, y_train, y_test = split_data() # 在函数外部调用split_data函数并保存返回值到全局变量中报错could not convert string to float:

test_size = float(test_size_str) 如果entry.get()返回的不是一个浮点数的字符串，你需要确保用户输入的是一个有效的浮点数，或者你可以添加一些异常处理代码来处理这种情况，例如： try: test_size =...

if __name__ == '__main__': file = "../datasets/识别_data.xlsx" dataset = read_data(file) train_X, train_Y, test_X, test_Y = split_train_test(dataset) # 读取数据集 x_train, x_test = normailize(train_X, test_X) # 归一化 y_train = tf.keras.utils.to_categorical(train_Y - 1) y_test = tf.keras.utils.to_categorical(train_Y - 1) model = DnnModel() model.compile( optimizer=keras.optimizers.Adam(), loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy']) history = model.fit(x_train, y_train, batch_size=32, epochs=100, validation_data=(x_test, y_test), verbose=1) # 模型训练 代码最后增加混淆矩阵

1. 读取数据集，通过调用read_data()函数读取数据集文件，并将数据集分为训练集和测试集。其中，分割比例为80%的数据为训练集，20%的数据为测试集。 2. 归一化数据，通过调用normalize()函数，对训练集和测试集进行...

import numpy as np import pandas as pd from lreg import LogisticRegression test_length = 74 nofeats = 4 # ----------------------------------------- # data: # for the iris dataset, we split the target variable into 3 dummy variables, and the features are transformed in standard scale with mean 0 and std 1 (see preprocess1.py and preprocess4.py) data = pd.read_csv('iris_dummy.csv') data = np.array(data) m,n = data.shape np.random.shuffle(data) data_test = data[0:test_length] X_test = data_test[:,0:nofeats] Y_test0 = data_test[:,nofeats] Y_test1 = data_test[:,nofeats+1] Y_test2 = data_test[:,nofeats+2] Y_test_all = data_test[:,nofeats+3] Y_test0 = Y_test0.T Y_test1 = Y_test1.T Y_test2 = Y_test2.T Y_test_all = Y_test_all.T data_train = data[test_length:m] X_train = data_train[:, 0:nofeats] Y_train0 = data_train[:,nofeats] Y_train1 = data_train[:,nofeats+1] Y_train2 = data_train[:,nofeats+2] Y_train0 = Y_train0.T Y_train1 = Y_train1.T Y_train2 = Y_train2.T请一行一行的解释代码

这几行代码将数据集分为测试集和训练集，并将测试集的特征和目标变量分别存储在 X_test、Y_test0、Y_test1、Y_test2 和 Y_test_all 中。其中，X_test 是测试集的特征矩阵，Y_test0、Y_test1 和 Y_test2 分别是测试集...

解释#随机划分数据集 x_data = np.array(data) y_data = np.array(label[:,2]) test_ratio = 0.2 X_train,X_test,y_train,y_test = train_test_split(x_data,y_data,test_size=test_ratio,shuffle=True,random_state=2)

这段代码是用来将数据集划分为训练集和测试集的。其中，x_data 是包含特征的数组，y_...最后，将划分好的训练集、测试集以及对应的标签分别存储在 X_train、X_test、y_train 和 y_test 中，用于后续的模型训练和测试。

解释这段代码# Def X and Y X = data.drop('Outcome', axis=1) y = data['Outcome'] X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, train_size=0.8, shuffle=True, random_state=1) y_train = to_categorical(y_train) y_test = to_categorical(y_test)

- train_test_split 方法将数据集随机分割成训练集和测试集，其中 train_size=0.8 表示训练集占原始数据集的80%； - shuffle=True 表示在分割数据集之前要先打乱数据集的顺序，random_state=1 表示打乱顺序...

逐行解释这段代码 column = list(average.columns) data = average.loc[:, column[0]:column[-3]] # 自变量 target = average.loc[:, ['TIMEsurvival', 'EVENTdeath']] for i in range(1, 101): X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(data, target, test_size=0.3, random_state=i) # feature = Spearman(X_train, 0.85) #spearman第一行 # feature = list(feature['feature']) #spearman第二行 # X_train = X_train.loc[:, feature] #spearman第三行 train_index = X_train.index train_column = X_train.columns zscore_scaler = preprocessing.StandardScaler() X_train = zscore_scaler.fit_transform(X_train) X_train = pd.DataFrame(X_train, index=train_index, columns=train_column) # X_test = X_test.loc[:, feature] #spearman第四行 test_index = X_test.index test_column = X_test.columns X_test = zscore_scaler.transform(X_test) X_test = pd.DataFrame(X_test, index=test_index, columns=test_column) train = pd.concat([X_train, y_train], axis=1)

5. X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(data, target, test_size=0.3, random_state=i)：使用 train_test_split 方法将 data 和 target 数据集分别划分为训练集和测试集，其中测试集占 30...

# Def X and Y X = data.drop('Outcome', axis=1) y = data['Outcome'] X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, train_size=0.8, shuffle=True, random_state=1) y_train = to_categorical(y_train) y_test = to_categorical(y_test)这段代码是什么意思

这段代码主要是将数据集按照一定比例（这里是 80% 的训练集和 20% 的测试集）随机划分为训练集（X_train 和 y_train）和测试集（X_test 和 y_test），并对 y_train 和 y_test 进行独热编码。 具体来说，第一行代码...

x_train,x_test,y_trian,y_test = train_test_split(x_data,y_data,test_size=0.2,stratify=y_data,random_state=2022)

这段代码使用了train_test_split函数将数据集拆分成训练集和测试集，并且按照y_data的比例进行分层抽样。其中，x_data表示输入特征，y_data表示标签，test_size=0.2表示将数据集按照8:2的比例分为训练集和测试集，...

train_x, test_x, train_y, test_y = train_test_split(data2, label, test_size=0.2, random_state=42)

train_x, test_x, train_y, test_y = train_test_split(data2, label, test_size=0.2, random_state=42) 这是对输入的数据集data2和对应的标签label进行训练集（train_x, train_y）和测试集（test_x,...

# 进行数据集的划分 train_data, test_data, train_label, test_label = train_test_split(data, label, test_size=0.3, random_state=42报错# 进行数据集的划分 train_data, test_data, train_label, test_label = train_test_split(data, label, test_size=0.3, random_state=42))

你的代码中似乎有一个括号多余了，应该去掉后面的...train_data, test_data, train_label, test_label = train_test_split(data, label, test_size=0.3, random_state=42) 这样就可以正确的进行数据集的划分了。

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