x_train, x_val, y_train, y_val = train_test_split(x_data, y_data, test_size=0.2)
时间: 2023-10-30 11:41:07 浏览: 45
这行代码使用了 `train_test_split` 函数将数据集 `x_data` 和标签集 `y_data` 划分为训练集和验证集,其中 `test_size` 参数指定了验证集占总数据集的比例,这里设置为 0.2,即验证集占 20%。函数返回四个变量,分别是训练集数据、验证集数据、训练集标签和验证集标签,可以用于后续的模型训练和评估。
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X_train, X_val, y_train, y_val = train_test_split(data_X, data_Y, test_size=500, random_state=123)
这段代码使用了 `train_test_split` 函数,将 `data_X` 和 `data_Y` 分别划分为训练集和验证集。其中,`test_size=500` 表示将 500 条数据划分为验证集,其余数据作为训练集。`random_state=123` 表示设置随机种子为 123,保证每次运行代码时划分的结果相同。最终,函数返回四个变量,分别为 `X_train`、`X_val`、`y_train` 和 `y_val`。其中,`X_train` 和 `y_train` 分别为训练集的输入和输出,`X_val` 和 `y_val` 分别为验证集的输入和输出。
X_train, X_val, y_train, y_val = train_test_split(trainingData_rs, Y_copy, test_size=0.25, random_state=20)
根据提供的引用内容,这段代码是用于将一个文件夹中的图片随机分为训练集和验证集,并将其复制到相应的文件夹中。而X_train, X_val, y_train, y_val = train_test_split(trainingData_rs, Y_copy, test_size=0.25, random_state=20)是用于将数据集(trainingData_rs, Y_copy)按照一定比例(test_size=0.25)分为训练集(X_train, y_train)和验证集(X_val, y_val)。其中random_state=20是为了保证每次运行代码时得到的结果都是一样的。两段代码的作用不同,但都是用于数据集的划分。