# Separate the training data into training and validation set X_trn, X_tst, y_trn, y_tst = train_test_split(X, y, test_size=0.15, random_state=42, stratify=y)
时间: 2023-12-24 17:18:13 浏览: 23
这段代码是用于将数据集分成训练集和验证集。首先,通过train_test_split函数将X和y分别划分成训练集和测试集,其中test_size=0.15表示将15%的数据划分为测试集,random_state=42表示设置随机数种子以保证结果的可重复性,stratify=y表示按照y中的类别比例进行分层抽样。最终,将划分得到的X_trn、X_tst、y_trn、y_tst分别赋值给对应的变量。在机器学习中,将数据集分成训练集和验证集的目的是为了模型选择和调优。训练集用于训练模型,验证集用于评估模型的性能和选择最优的超参数,测试集用于最终评估模型的泛化性能。
相关问题
validation_data=(test_X, test_y)
这是一个关于机器学习中模型验证数据的设置。在训练机器学习模型时,我们通常会将数据集分为训练集和测试集。训练集用来训练模型,而测试集则用来评估模型的性能。
在给定的代码中,validation_data=(test_X, test_y) 表示将测试集的特征数据 test_X 和对应的标签数据 test_y 作为验证数据。这样设置之后,在每个训练周期结束时,模型将会使用验证数据来评估当前模型的性能,并根据验证结果进行调整和优化。
这种设置可以帮助我们监控模型在未见过的数据上的表现,以避免出现过拟合或欠拟合的情况。
validation_data=(x_test, y_test),什么意思
?这是深度学习模型训练时的一个参数设置,用于在训练过程中对模型进行验证和评估。在训练过程中,会将一部分数据集作为验证集,用于评估模型在未见过的数据上的表现,并进行调优。x_test和y_test分别表示验证数据集的特征值和标签值。