train_size = int(437) test_size = len(dataset) - train_size train, test = dataset[0:train_size,:], dataset[train_size:len(dataset),:]
时间: 2024-06-07 13:09:56 浏览: 4
这段代码是用来将数据集分为训练集和测试集的。其中 `train_size` 和 `test_size` 分别表示训练集和测试集的大小。数据集 `dataset` 的前 `train_size` 行被划分为训练集,后面的 `test_size` 行被划分为测试集。最后,训练集和测试集分别被存储在 `train` 和 `test` 变量中。
相关问题
train_size = int(len(dataset) * 0.80) test_size = len(dataset) - train_size train, test = dataset[0:train_size, :], dataset[train_size:len(dataset), :]
这段代码将 "dataset" 数组分割成了训练集和测试集,其中 80% 的数据作为训练集,剩余的 20% 的数据作为测试集。具体来说,它首先计算了训练集的大小,即将数据集长度乘以 0.8 并将结果转换为整数;然后计算了测试集的大小,即将数据集长度减去训练集的大小;最后使用 NumPy 的数组切片功能将原始数据集分割成训练集和测试集,并将结果保存到名为 "train" 和 "test" 的变量中。
这么做的目的是为了在模型训练和评估时使用不同的数据集。训练集用于训练模型的参数,测试集用于评估模型性能。通常需要将数据集随机打乱后再进行分割,以避免数据集中的任何特定模式对模型训练和评估产生影响。
简化代码:train_data_ratio = 0.5 train_data_len = int(data_len * train_data_ratio) train_x = dataset[:train_data_len, 0] train_y = dataset[:train_data_len, 1] t_for_training = t[:train_data_len] test_x = dataset[train_data_len:, 0]
这段代码是将数据集划分为训练集和测试集的过程,可以简化为以下代码:
```
train_data_ratio = 0.5
train_data_len = int(data_len * train_data_ratio)
train_x, train_y, t_for_training = dataset[:train_data_len, 0], dataset[:train_data_len, 1], t[:train_data_len]
test_x = dataset[train_data_len:, 0]
```
其中,`train_data_ratio` 是训练集所占比例,`train_data_len` 是训练集的长度。`train_x` 和 `train_y` 分别代表训练集的自变量和因变量,`t_for_training` 是训练集对应的时间戳。`test_x` 是测试集的自变量。
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