strat_train_set = data.loc[train_index]是什么意思
时间: 2023-06-04 09:05:51 浏览: 56
这是一行代码,其作用是从一个名为 "data" 的数据集中选取索引值为 "train_index" 的行,然后将其赋值给名为 "start_train_set" 的变量。具体实现方式可能需要看上下文的完整代码。
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for train_index, test_index in split.split(data, data["label"]): strat_train_set = data.loc[train_index] strat_test_set = data.loc中strat_test_set = data.loc是什么意思
?回答:strat_test_set = data.loc 是一行代码,它的作用是基于索引位置从数据集中选择测试数据集。通过.loc方法,我们可以根据布尔索引选择行和列。在这个例子中,它是选择测试数据集的行。
strat_shuff_split = StratifiedShuffleSplit(n_splits=1, test_size=2504, random_state=42) # Get the index values from the generator train_idx, test_idx = next(strat_shuff_split.split(df[feature_cols], df['Attrition_Flag'])) # Create the data sets x_train = df.loc[train_idx, feature_cols] y_train = df.loc[train_idx, 'Attrition_Flag'] x_test = df.loc[test_idx, feature_cols] y_test = df.loc[test_idx, 'Attrition_Flag'] x_train 这段代码是要做什么
这段代码是为了将数据集进行分割和划分成训练集和测试集,其中:
- `StratifiedShuffleSplit` 是一个用于分层随机分割数据集的类,它可以将数据集随机地分成训练集和测试集,保证在分割后各个类别的样本比例与原始数据集中各个类别的样本比例大致相同。
- `n_splits` 参数表示要划分的数据集的个数。
- `test_size` 参数表示测试集的大小,这里是将数据集按照 2504: (总样本数 - 2504) 的比例进行划分。
- `random_state` 参数是为了保证每次运行代码时,划分的结果都是相同的,以便于结果的重复性。
- `train_idx` 和 `test_idx` 分别是训练集和测试集的索引。
- `x_train` 和 `y_train` 分别是训练集的特征和标签。
- `x_test` 和 `y_test` 分别是测试集的特征和标签。