train_data, test_data = train_test_split(new_user_file, test_size = 0.30, random_state=0)
时间: 2023-05-13 21:05:03 浏览: 43
这是一个用于数据集划分的代码,其中 new_user_file 是要划分的数据集,test_size = 0.30 表示将数据集划分为训练集和测试集,其中测试集占总数据集的 30%,random_state=0 表示随机种子,用于确保每次划分的结果相同。
相关问题
train_test_split(data, labels, test_size=0.2)
train_test_split是一个常用的函数,用于将数据集划分为训练集和测试集。它的参数包括data(数据集),labels(标签),test_size(测试集大小)等。
具体来说,train_test_split函数会将data和labels按照一定的比例划分为训练集和测试集。其中,data是输入的特征数据,labels是对应的标签。test_size参数指定了测试集所占的比例,通常取值范围为0到1之间,表示测试集所占的比例。例如,test_size=0.2表示将数据集划分为80%的训练集和20%的测试集。
函数的返回值是一个元组,包含四个部分:训练集的特征数据、测试集的特征数据、训练集的标签、测试集的标签。可以通过解包的方式获取这些部分。
下面是一个示例代码:
```
from sklearn.model_selection import train_test_split
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(data, labels, test_size=0.2)
```
这样就可以将data和labels按照指定的比例划分为训练集和测试集,并分别赋值给X_train、X_test、y_train和y_test。
train_test_split(data,test_size=0.2,random_state=0)
train_test_split函数是用来将数据集划分为训练集和测试集的。其中参数data是要划分的数据集,test_size表示测试集的比例,random_state是随机数种子,用于确保每次划分的结果都是一样的。
回答完问题后,我可以回答你的相关问题。
相关问题:
1. train_test_split函数还有哪些可选参数?
2. train_test_split函数的返回值是什么?
3. random_state参数的作用是什么?
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