from sklearn.model_selection import train_test_split X_train,X_test,y_train,y_test = train_test_split(X,y,test_size=0.3,random_state=123,stratify=y)解释代码
时间: 2023-07-15 20:12:52 浏览: 42
这段代码使用了 `sklearn` 库中的 `train_test_split` 函数,用于将数据集划分为训练集和测试集。具体解释如下:
1. `X` 和 `y` 分别是特征和目标变量的数据集。
2. `test_size=0.3` 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%。
3. `random_state=123` 表示设定随机种子,用于控制每次运行时数据集划分的结果一致,方便调试和比较不同算法的效果。
4. `stratify=y` 表示按照目标变量`y`的比例进行分层采样,用于保证训练集和测试集中各类别的比例相同,避免因为样本不均衡而导致的模型不稳定。
5. 最后,将划分好的训练集和测试集分别赋值给 `X_train`, `X_test`, `y_train`, `y_test` 四个变量。
相关问题
from sklearn.model_selection import train_test_split、
`from sklearn.model_selection import train_test_split` 是一个用于数据集划分的函数,它可以将数据集划分为训练集和测试集。这个函数在机器学习中非常常用,因为我们需要将数据集划分为训练集和测试集来评估模型的性能。
使用 `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。它的常见用法如下:
```python
from sklearn.model_selection import train_test_split
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
```
其中,`X` 是特征矩阵,`y` 是目标变量。`test_size` 参数指定了测试集所占的比例,这里设置为 0.2 表示测试集占总数据集的 20%。`random_state` 参数用于设置随机种子,保证每次划分的结果一致。
划分完成后,`X_train` 和 `y_train` 是训练集的特征矩阵和目标变量,`X_test` 和 `y_test` 是测试集的特征矩阵和目标变量。
下载包from sklearn.model_selection import train_test_split
`sklearn.model_selection`是scikit-learn库中的一个模块,用于数据集的划分和交叉验证。其中`train_test_split`函数是该模块中的一个方法,用于将数据集划分为训练集和测试集。
使用`train_test_split`函数需要先导入相应的包,可以通过以下方式导入:
```python
from sklearn.model_selection import train_test_split
```
`train_test_split`函数的使用方法如下:
```python
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
```
其中,`X`是特征数据,`y`是目标数据。`test_size`参数指定了测试集的比例,可以是一个小数(表示比例)或一个整数(表示样本数量)。`random_state`参数用于设置随机种子,保证每次划分结果一致。
返回的结果是划分好的训练集和测试集,分别为`X_train`、`X_test`、`y_train`、`y_test`。