sklearn中train_test_split
时间: 2023-05-04 17:01:32 浏览: 61
b'sklearn\xe4\xb8\xadtrain_test_split'是Python中的一个函数,用于将数据集分为训练集和测试集,方便进行机器学习模型的数据拟合和预测验证。它是Scikit-learn机器学习库中的一个函数,在数据预处理阶段被广泛使用。
相关问题
sklearn的 train_test_split 如何使用
train_test_split 是 sklearn 中用于将数据集划分为训练集和测试集的方法。它可以从给定的数据集中随机选择一部分数据作为训练集,另一部分数据作为测试集。
使用方法:
1. 导入 train_test_split 方法:from sklearn.model_selection import train_test_split
2. 将数据集划分为特征与标签两部分,如:X, y
3. 调用 train_test_split 方法,传入参数:X, y, test_size, random_state等。
例子:
```
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.datasets import load_iris
# load iris dataset
iris = load_iris()
# split dataset into training set and test set
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(iris.data, iris.target, test_size=0.3, random_state=0)
# print the shape of the datasets
print("X_train shape:", X_train.shape)
print("y_train shape:", y_train.shape)
print("X_test shape:", X_test.shape)
print("y_test shape:", y_test.shape)
```
在这个例子中,我们使用 iris 数据集,将数据集划分为训练集(70%)和测试集(30%)。
sklearn train_test_split
sklearn中的train_test_split函数是机器学习中用于分割数据集(训练集和测试集)的函数。它可以将数据集按照一定比例分割成训练集和测试集,以便在训练模型时使用训练集,在测试模型时使用测试集。train_test_split函数的参数包括X、y、test_size、train_size、random_state、shuffle和stratify等。其中,X和y分别表示数据集的特征和标签,test_size和train_size表示测试集和训练集的比例,random_state表示随机种子,shuffle表示是否打乱数据集,stratify表示是否按照标签分层抽样。需要注意的是,在python3.6中,sklearn已经弃用了train_test_split函数,需要使用model_selection模块导入。