train_test_split的参数
时间: 2023-05-04 07:00:49 浏览: 1419
train_test_split的参数包括要划分的数据集以及划分比例等。具体来说,train_test_split函数的参数为:数组列表,可选的test_size参数,可选的random_state参数等。
相关问题
train_test_split参数
`train_test_split` 是 scikit-learn 中的一个函数,它可以将数据集随机分为训练集和测试集。该函数有以下参数:
- `X`, `y`:要进行分割的数据。
- `test_size`:测试集所占比例,可以是一个小数或一个整数(表示样本数量)。
- `train_size`:训练集所占比例,可以是一个小数或一个整数(表示样本数量)。如果同时设置了 `test_size` 和 `train_size`,则优先使用 `train_size`。
- `random_state`:随机种子,如果指定了这个值,那么每次分割都会生成相同的结果。
- `shuffle`:是否在分割前将数据打乱,默认为 True。
- `stratify`: 分层采样,根据样本的某一特征分层抽样。
如果想将全部数据用于训练,可以使用:
```python
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0, shuffle=True, random_state=42)
```
如果想将全部数据用于测试,可以使用:
```python
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, train_size=0, shuffle=True, random_state=42)
```
train_test_split参数设置
train_test_split函数是用于将数据集划分为训练集和测试集的函数。它的参数设置如下:
1. X:要划分的特征数据集。
2. y:要划分的目标数据集。
3. test_size:测试集的大小,可以是一个浮点数(表示测试集占总数据集的比例)或一个整数(表示测试集的样本数量)。
4. train_size:训练集的大小,可以是一个浮点数(表示训练集占总数据集的比例)或一个整数(表示训练集的样本数量)。
5. random_state:随机种子,用于控制数据集的随机划分。设置相同的随机种子可以保证每次划分的结果相同。
6. stratify:用于分类问题的标签数据集,可以确保训练集和测试集中的类别比例与原始数据集中的类别比例相同。
以下是train_test_split函数的一个示例:
```python
from sklearn.model_selection import train_test_split
# 划分数据集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=3)
# 打印划分结果
print("训练集特征数据:\n", X_train)
print("测试集特征数据:\n", X_test)
print("训练集目标数据:\n", y_train)
print("测试集目标数据:\n", y_test)
```