train_test_split返回值
时间: 2023-10-10 20:09:07 浏览: 35
train_test_split函数返回四个值:X_train、X_test、y_train和y_test。
X_train: 训练数据的特征值,用于训练模型。
X_test: 测试数据的特征值,用于评估模型的性能。
y_train: 训练数据的目标值,即特征值对应的真实结果,用于训练模型。
y_test: 测试数据的目标值,即特征值对应的真实结果,用于评估模型的性能。
相关问题
train_test_split返回值的类型
train_test_split返回值的类型是一个元组,包含四个元素,分别是训练集数据、测试集数据、训练集标签、测试集标签。具体来说,如果使用以下代码进行调用:
train_data, test_data, train_target, test_target = train_test_split(data, target, test_size=0.4)
其中,data是原始数据,target是原始数据对应的标签,test_size=0.4表示测试集占总数据的40%。那么train_data就是训练集数据,test_data就是测试集数据,train_target就是训练集标签,test_target就是测试集标签。
train_test_split实例
train_test_split是一个常用的函数,用于将数据集划分为训练集和测试集。它是机器学习中常用的数据预处理步骤之一,可以帮助我们评估模型的性能和泛化能力。
train_test_split函数的使用方法如下:
```
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参数指定了测试集的比例,可以是一个小数(表示比例)或整数(表示样本数量)。random_state参数用于设置随机种子,保证每次划分的结果一致。
函数的返回值包括四个部分:X_train(训练集特征),X_test(测试集特征),y_train(训练集目标变量),y_test(测试集目标变量)。
通过使用train_test_split函数,我们可以将原始数据集划分为训练集和测试集,从而进行模型的训练和评估。
相关推荐
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![rar](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083606.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)