Xtrain, Xtest, Y1train, Y1test = train_test_split(X,Y1,test_size=0.3,random_state=420)
时间: 2023-11-06 10:46:49 浏览: 27
这段代码使用了`train_test_split`函数,将数据集`X`和标签`Y1`按照`test_size=0.3`的比例分成了训练集和测试集,其中`random_state=420`是为了保证每次分割结果的随机性都一样。具体来说,该代码将数据集`X`和标签`Y1`随机分成了训练集`Xtrain`和标签训练集`Y1train`以及测试集`Xtest`和标签测试集`Y1test`,其中测试集占总数据集的30%。可以用这些数据进行机器学习模型的训练和评估。
相关问题
Xtrain,Xtest,Ytrain,Ytest=train_test_split(X,Y,test_size=0.3,random_state=200)
这是一个常用的数据集划分方法,用于将数据集分为训练集和测试集。其中,X表示特征矩阵,Y表示目标变量。train_test_split函数可以将数据集按照指定的比例划分为训练集和测试集,其中test_size参数表示测试集所占比例,random_state参数用于控制随机种子,保证每次划分结果一致。在这个例子中,将数据集X和Y按照0.3的比例划分成训练集Xtrain和Ytrain,测试集Xtest和Ytest。
Xtrain, Xtest, Ytrain, Ytest = train_test_split
train_test_split函数的作用是将数据集按照一定比例划分为训练集和测试集,并且在划分的过程中保持了原始数据集中各个类别的分布比例。在这个例子中,Xtrain和Ytrain是训练集的特征和目标标签,Xtest和Ytest是测试集的特征和目标标签。具体的划分比例可以通过设置test_size参数来控制,通常情况下,训练集的比例会设置为0.6或0.7,测试集的比例则为1减去训练集比例。同时,使用stratify参数可以保持划分之后的训练集和测试集中各个类别的分布比例与原始数据集相同。 <span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [关于x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(x, y, test_size=0.3, random_state=0)](https://blog.csdn.net/qq_42671928/article/details/121796069)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [decisionTreeBreastcanserDataset.py](https://download.csdn.net/download/aotomo740/12416014)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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