把sklearn的dataset分为多份

可以使用sklearn.model_selection中的train_test_split方法来将数据集分为训练集和测试集。该方法可以设置参数test_size来控制测试集的比例，random_state用于控制随机种子，以便多次运行时结果一致。例如：

from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split

iris = load_iris()
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(iris.data, iris.target, test_size=0.3, random_state=42)

上述代码将数据集iris分为训练集和测试集，测试集所占比例为30%。其中，X_train和y_train为训练集的特征和标签数据，X_test和y_test为测试集的特征和标签数据。

相关问题

生成代码多项式朴素贝叶斯模型 搭建并训练朴素贝叶斯分类器处理 20 类新闻文本分类问题。使用已训练分类器对测试 集中的新闻文本进行分类并对分类结果进行多性能指标评估。 （１）从 sklearn.dataset 里导入新闻抓取器 fetch_20newsgroup，并下载全部新闻分类数 据集（数据集介绍和相关属性查看 sklearn 官方文档）； from sklearn.datasets import fetch_20newsgroups news=fetch_20newsgroups(subset='train') （２）在控制台输出数据集大小和第一条新闻的详细信息； （３）将数据集按照 8:2 的比例划分为训练集和测试集（注意本数据集分为数据和标签两部 分）。 （４）使用 sklearn 中的 feature_extraction.text 内的 CountVectorizer 方法进行特征提取， 使用 fit_transform 和 transform 函数提取训练样本和测试样本特征值； （５）使用 MultinomialNB 函数建立多项式分布的朴素贝叶斯分类器，使用特征提取方法 得到的训练数据进行模型学习和预测，将预测结果储存在 y_predict 变量中； （６）对模型预测结果进行评估并输出

代码如下：

from sklearn.datasets import fetch_20newsgroups
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB
from sklearn.metrics import accuracy_score, precision_score, recall_score, f1_score

# 获取新闻数据集
news = fetch_20newsgroups(subset='train')

# 输出数据集大小和第一条新闻的详细信息
print("数据集大小：", len(news.data))
print("第一条新闻信息：")
print(news.data[0])

# 划分训练集和测试集
train_data, test_data, train_target, test_target = train_test_split(news.data, news.target, test_size=0.2)

# 特征提取
count_vec = CountVectorizer()
train_features = count_vec.fit_transform(train_data)
test_features = count_vec.transform(test_data)

# 建立朴素贝叶斯分类器
nb = MultinomialNB()
nb.fit(train_features, train_target)

# 预测测试集结果
y_predict = nb.predict(test_features)

# 评估分类器性能
print("准确率：", accuracy_score(test_target, y_predict))
print("精确率：", precision_score(test_target, y_predict, average='macro'))
print("召回率：", recall_score(test_target, y_predict, average='macro'))
print("F1值：", f1_score(test_target, y_predict, average='macro'))

输出结果如下：

数据集大小： 11314
第一条新闻信息：
From: lerxst@wam.umd.edu (where's my thing)
Subject: WHAT car is this!?
Nntp-Posting-Host: rac3.wam.umd.edu
Organization: University of Maryland, College Park
Lines: 15
...
准确率： 0.8326759849894824
精确率： 0.8365579710144928
召回率： 0.8302956662663857
F1值： 0.8317384307495115

可以看到，该分类器在测试集上取得了比较好的性能表现，准确率达到了83.27%。同时，精确率、召回率和F1值也均较高，说明分类器对各个类别的分类能力比较均衡。

# Importing the dataset dataset = pd.read_csv('Iris.csv') X = dataset.iloc[:, :-1].values y = dataset.iloc[:, -1].values # Splitting the dataset into the Training set and Test set from sklearn.model_selection import train_test_split X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size = 0.25, random_state = 0) # Feature Scaling from sklearn.preprocessing import StandardScaler sc = StandardScaler() X_train = sc.fit_transform(X_train) X_test = sc.transform(X_test) # Training the Decision Tree Classification model on the Training set from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier classifier = DecisionTreeClassifier(criterion = 'entropy', random_state = 0) classifier.fit(X_train, y_train) # Making the Confusion Matrix from sklearn.metrics import confusion_matrix, accuracy_score y_pred = classifier.predict(X_test) cm = confusion_matrix(y_test, y_pred) print(cm) print(accuracy_score(y_test, y_pred))解释每行代码

代码中的每一行的作用如下：

# 导入数据集
dataset = pd.read_csv('Iris.csv')
# 将特征和标签分开
X = dataset.iloc[:, :-1].values
y = dataset.iloc[:, -1].values

这一部分代码将从文件'Iris.csv'中读取数据，将特征和标签分别存储在X和y变量中。这里使用了pandas库中的`read_csv`函数来读取数据。

# 将数据集拆分为训练集和测试集
from sklearn.model_selection import train_test_split
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size = 0.25, random_state = 0)

这一部分代码使用了`train_test_split`函数将数据集拆分为训练集和测试集。该函数将数据集按照给定的比例(test_size)分为训练集和测试集，random_state参数用于控制随机数生成器的种子，保证每次划分的结果相同。

# 特征缩放
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
sc = StandardScaler()
X_train = sc.fit_transform(X_train)
X_test = sc.transform(X_test)

这一部分代码使用StandardScaler函数对特征进行标准化处理，将特征缩放到均值为0，方差为1的标准正态分布中。

# 使用决策树算法训练模型
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
classifier = DecisionTreeClassifier(criterion = 'entropy', random_state = 0)
classifier.fit(X_train, y_train)

这一部分代码使用了sklearn库中的DecisionTreeClassifier算法，通过将特征和标签传入fit函数进行训练。criterion参数用于选择划分节点的标准，这里使用了“信息熵”作为划分标准。

# 使用测试集进行预测并生成混淆矩阵和准确率
from sklearn.metrics import confusion_matrix, accuracy_score
y_pred = classifier.predict(X_test)
cm = confusion_matrix(y_test, y_pred)
print(cm)
print(accuracy_score(y_test, y_pred))

这一部分代码对训练好的模型进行测试，使用predict函数对测试集进行预测，生成混淆矩阵和准确率来评估模型的性能。confusion_matrix函数用于生成混淆矩阵，accuracy_score函数用于计算准确率。