划分训练集与测试集,参数test_size设为0.2,random_state设为666
时间: 2024-03-15 19:45:59 浏览: 25
好的,划分训练集和测试集是神经网络训练中非常重要的一步,可以用来评估模型的泛化能力。sklearn库中提供了train_test_split函数来进行数据集的划分。其中,test_size参数表示测试集所占的比例,random_state参数表示随机种子,设置了之后每次划分结果都是固定的。
下面是一个示例代码,假设你的训练数据和标签分别为X和y,test_size设为0.2,random_state设为666:
```
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=666)
```
其中,X_train和y_train为训练集数据和标签,X_test和y_test为测试集数据和标签。你可以将划分好的数据集用于神经网络的训练和测试。
相关问题
#划分训练集和测试集 x_train,x_test,y_train,y_test=train_test_split(x, y, test_size=0.2, random_state=7)
train_test_split()是一个用于划分训练集和测试集的函数,它可以将数据集按照一定比例分为训练集和测试集。其中,参数x和y分别表示样本特征集和样本标签集,test_size表示测试集占数据集的比重,random_state是随机数的种子,用于保证每次划分的结果都相同。在划分时,train_test_split()函数会将数据集随机打乱,然后按照指定比例划分为训练集和测试集,并返回四个变量,分别为训练集特征、测试集特征、训练集标签和测试集标签。
根据提供的引用内容,train_test_split()函数还可以使用stratify参数进行分层抽样,用于处理非平衡数据集,保证训练集和测试集中各类别样本的比例与原始数据集中相同。
回答:根据你提供的代码,x_train、x_test、y_train和y_test分别表示划分后的训练集特征、测试集特征、训练集标签和测试集标签。其中,x和y分别表示原始数据集的特征和标签,test_size=0.2表示测试集占数据集的20%,random_state=7表示随机数种子为7。因此,该代码的作用是将数据集按照4:1的比例划分为训练集和测试集,并返回划分后的四个变量。
# train_test_split函数,用于划分训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
train_test_split()函数是用于随机划分训练集和测试集的函数。它可以将给定的数据集按照指定的比例划分为训练集和测试集,并返回划分后的数据。
下面是一个示例,演示了如何使用train_test_split()函数来划分训练集和测试集:
```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,参数说明如下:
- X:样本特征集
- y:样本的标签集
- test_size:测试集占数据集的比重,可以是一个浮点数(表示比例)或一个整数(表示样本数量)
- random_state:随机数的种子,用于控制随机划分的结果,相同的种子会产生相同的划分结果
这样,X_train和y_train就构成了训练集,X_test和y_test就构成了测试集。
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