python 划分测试集训练集
时间: 2023-09-04 15:09:34 浏览: 40
在 Python 中,可以使用 scikit-learn 库中的 train_test_split() 函数来将数据集分为训练集和测试集。
示例代码如下:
```python
from sklearn.model_selection import train_test_split
# 假设 X 和 y 是特征和标签数据
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
```
其中,X 和 y 是原始数据的特征和标签,test_size 参数表示测试集占总数据集的比例(这里是 20%),random_state 参数用于控制随机种子,以确保每次运行代码得到相同的结果。
train_test_split() 函数会返回四个数据集:X_train 和 y_train 是训练集的特征和标签,X_test 和 y_test 是测试集的特征和标签。
相关问题
python测试集训练集的划分
在Python中,你可以使用scikit-learn库的`train_test_split`函数来划分测试集和训练集。这个函数可以将数据集按照指定的比例随机划分为训练集和测试集。
下面是一个使用`train_test_split`函数划分测试集和训练集的示例代码:
```python
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn import datasets
# 加载数据集
iris = datasets.load_iris()
X, y = iris.data, iris.target
# 划分测试集和训练集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
# 输出划分结果
print("训练集样本数量:", len(X_train))
print("测试集样本数量:", len(X_test))
```
在这个例子中,我们使用了鸢尾花数据集。`train_test_split`函数将数据集`X`和目标变量`y`按照指定的`test_size`比例(这里是0.2)随机划分为训练集和测试集。`random_state`参数用于设置随机种子,保证每次划分结果的一致性。
最后,我们输出了训练集和测试集的样本数量。
这就是使用scikit-learn进行测试集和训练集划分的基本步骤。你可以根据自己的需求调整划分比例和其他参数。
python划分测试集和训练集的代码
以下是一个简单的 Python 代码示例,用于将数据集随机拆分为训练集和测试集:
```python
import random
def split_dataset(dataset, split_ratio):
train_size = int(len(dataset) * split_ratio)
train_set = []
test_set = list(dataset)
while len(train_set) < train_size:
index = random.randrange(len(test_set))
train_set.append(test_set.pop(index))
return [train_set, test_set]
```
其中,`dataset` 是一个列表,包含了所有的数据样本,`split_ratio` 表示训练集占整个数据集的比例。函数会将数据集随机拆分为训练集和测试集,并返回一个列表,其中第一个元素是训练集,第二个元素是测试集。可以使用以下代码将数据集拆分为训练集和测试集:
```python
dataset = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
split_ratio = 0.7
train_set, test_set = split_dataset(dataset, split_ratio)
print(train_set)
print(test_set)
```
输出结果类似于:
```
[2, 8, 6, 10, 5, 3, 1]
[4, 7, 9]
```
这表示训练集包含了 70% 的数据样本,测试集包含了 30% 的数据样本。