解析def split_data(self,city_data): X, y = city_data.data, city_data.target self.X_train, self.X_test, self.y_train, self.y_test = model_selection.train_test_split(X, y, test_size=0.30, random_state=42)
时间: 2023-12-24 08:42:34 浏览: 33
这是一个 Python 类中的一个方法,该方法将城市数据集拆分为训练集和测试集,并将它们存储在类的属性中。
方法中的参数 `self` 表示类的一个实例,`city_data` 是一个类似于 Scikit-Learn 中的 Bunch 对象,包含数据和目标变量。`city_data.data` 包含特征矩阵,`city_data.target` 包含目标变量。
`model_selection.train_test_split` 是 Scikit-Learn 中的一个函数,用于将数据集随机拆分为训练集和测试集。其中,`test_size=0.30` 表示测试集占数据集的比例为 30%,`random_state=42` 表示随机种子,用于产生可重复的随机结果。
最后,将拆分后的训练集和测试集分别存储在类的属性 `self.X_train`、`self.X_test`、`self.y_train`、`self.y_test` 中,以便后续使用。
相关问题
def __init__(self, data): self.data = data 什么意思
在这个例子中,`__init__` 是Python中的构造函数,用于类的实例化。当创建一个类的新实例时,Python会自动调用该类的构造函数,并且将该实例作为第一个参数传递给它(通常被命名为 `self`)。
在这个例子中,`ClassA` 和 `ClassB` 的构造函数都有一个名为 `data` 的参数。当创建这些类的新实例时,我们将一个 `Data` 类的实例传递给这个参数。然后,我们将这个实例存储在 `self.data` 变量中,以便我们可以在这些类的其他方法中使用它。
因此,`def __init__(self, data):` 表示在这个类的构造函数中声明一个名为 `data` 的参数,并将其传递给该构造函数的新实例。`self.data = data` 则将传递的 `data` 参数存储在 `self.data` 变量中,以便在这个类的其他方法中使用。
解析 def show_result(self): self.explore_city_data(self.city_data) self.model_complexity(self.X_train, self.y_train, self.X_test, self.y_test) self.fit_predict_model(self.city_data)
这是一个 Python 函数,名为 `show_result`。函数中首先调用 `explore_city_data` 函数对城市数据进行探索,然后调用 `model_complexity` 函数对模型的复杂度进行分析,最后调用 `fit_predict_model` 函数对模型进行拟合和预测。其中,`explore_city_data` 函数用于对城市数据进行可视化和探索,`model_complexity` 函数用于分析模型在不同复杂度下的表现,`fit_predict_model` 函数用于对模型进行拟合和预测,并将结果可视化展示。整个函数的作用是对模型的表现进行分析和展示。