1.创建函数库后,对数据集进行可视化,并对数据集按照1:3划分为测试集与训练集
时间: 2024-05-14 15:17:12 浏览: 10
好的,我理解了你的要求。首先,你需要先导入一些常用的数据处理和可视化库,例如numpy、pandas和matplotlib等。然后,你可以按照以下步骤进行数据集的可视化和划分:
1. 读取数据集,并对数据进行初步的探索性分析,例如查看数据的基本信息、统计量、缺失值等。
2. 对数据集进行可视化,例如绘制直方图、散点图、箱线图等,以更好地了解数据的分布和特征。
3. 根据要求,将数据集按照1:3划分为测试集和训练集。可以使用sklearn库中的train_test_split函数来实现。
4. 最后,可以将划分后的数据集进行保存,以备后续使用。
下面是一个可能的代码实现,仅供参考:
```python
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.model_selection import train_test_split
# 读取数据集
data = pd.read_csv('data.csv')
# 初步分析数据
print(data.info())
print(data.describe())
print(data.isnull().sum())
# 可视化数据集
plt.hist(data['feature_1'], bins=20)
plt.xlabel('feature_1')
plt.ylabel('count')
plt.show()
plt.scatter(data['feature_1'], data['target'])
plt.xlabel('feature_1')
plt.ylabel('target')
plt.show()
# 划分数据集
X = data.drop('target', axis=1)
y = data['target']
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.25, random_state=42)
# 保存数据集
X_train.to_csv('X_train.csv', index=False)
X_test.to_csv('X_test.csv', index=False)
y_train.to_csv('y_train.csv', index=False)
y_test.to_csv('y_test.csv', index=False)
```
注意,根据你的具体需求和数据集格式,代码实现可能会有所不同。