train_ds, valid_ds = train_test_split(train_ds, test_size=0.2, random_state=42)
时间: 2023-10-26 13:50:00 浏览: 42
这段代码使用了 scikit-learn 库中的 train_test_split 函数,将 train_ds 数据集划分为训练集和验证集。其中,test_size 参数指定了验证集所占的比例,random_state 参数指定了随机种子,保证每次运行代码划分的结果都是一样的。划分后,train_ds 变量存储的是训练集,valid_ds 变量存储的是验证集。
相关问题
train_test_split(df, test_size=0.2, random_state=623)
`train_test_split`是一个函数,用于将数据集分成训练集和测试集。它的参数包括数据集、测试集的大小和随机种子等。其中,`test_size`表示测试集的比例,`random_state`表示随机数生成器的种子,以便每次运行时都能得到相同的结果。
下面是一个使用`train_test_split`函数的例子,将数据集`df`分成训练集和测试集,测试集的比例为0.2,随机种子为623:
```python
from sklearn.model_selection import train_test_split
train_data, test_data, train_target, test_target = train_test_split(df, test_size=0.2, random_state=623)
```
这里使用了`sklearn`库中的`train_test_split`函数,将数据集`df`分成了训练集`train_data`和测试集`test_data`,同时也将目标变量分成了训练集`train_target`和测试集`test_target`。其中,`train_data`和`train_target`用于训练模型,`test_data`和`test_target`用于测试模型的性能。
train_test_split(train, target, test_size=0.2,random_state=42)
train_test_split是一个常用的函数,用于将数据集分为训练集和测试集。它接受四个主要参数:训练数据集(train),目标数据集(target),测试集的比例(test_size),以及随机种子(random_state)。
train_test_split(train, target, test_size=0.2, random_state=42)的作用是将训练数据集(train)和目标数据集(target)按照指定的比例(这里是0.2)划分为训练集和测试集,并且使用随机种子42进行随机化操作。
具体而言,该函数会将train和target中的数据打乱顺序,然后按照test_size指定的比例将数据划分为训练集和测试集,其中test_size=0.2表示测试集占总数据的20%。最后,通过random_state参数来设置随机种子,以保证每次运行的结果都一致。
这样划分训练集和测试集的目的是为了在模型训练过程中使用训练集进行参数估计,而使用测试集进行模型评估,以验证模型在未见过的数据上的性能表现。
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