导入sklearn.model_selection 的train_test_split用来划分训练集与测试集。 2、将数据集以7:3的比例划分训练集与测试集,分别赋值变量X_train, X_test, y_train, y_test。注意自变量:数据集data所有行,除'Survived'外的所有列,因变量:data中的 'Survived'列。 打印输出X_train, X_test, y_train, y_test的维度。
时间: 2023-05-31 11:04:24 浏览: 78
代码如下:
```
from sklearn.model_selection import train_test_split
# 划分训练集和测试集
X = data.drop('Survived', axis=1)
y = data['Survived']
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=0)
# 打印输出维度
print('X_train shape:', X_train.shape)
print('X_test shape:', X_test.shape)
print('y_train shape:', y_train.shape)
print('y_test shape:', y_test.shape)
```
其中,train_test_split函数的参数test_size表示测试集所占比例,random_state表示随机种子,用于保持每次划分的结果一致。
相关问题
from sklearn.model_selection import train_test_split与from sklearn.cross_validation import train_test_split 有什么不同
`from sklearn.model_selection import train_test_split`和`from sklearn.cross_validation import train_test_split`两者之间的不同在于模块的导入方式。
`from sklearn.model_selection import train_test_split`是在Scikit-learn 0.18版本之后引入的,用于数据集的划分。这个模块提供了更多的功能和选项,例如可以指定随机种子、分层抽样等。
而`from sklearn.cross_validation import train_test_split`是在Scikit-learn 0.17版本之前的旧版本中使用的模块。在Scikit-learn 0.18版本之后,这个模块被`model_selection`模块替代。
因此,建议使用`from sklearn.model_selection import train_test_split`来导入`train_test_split`函数,以保持与最新版本的Scikit-learn的兼容性。
sklearn.model_selection.train_test_split用法
sklearn.model_selection.train_test_split是scikit-learn库中的一个函数,用于将数据集划分为训练集和测试集。它的主要作用是帮助我们评估机器学习模型的性能和泛化能力。
train_test_split函数的用法如下:
```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,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,可以是一个浮点数(0到1之间)或整数(表示样本数量)。random_state参数用于控制数据划分的随机性,设置一个固定的值可以保证每次划分结果一致。
函数的返回值是划分好的训练集和测试集,分别为X_train、X_test、y_train和y_test。
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