from sklearn.model_selection import train_test_splittrain_data, test_data, train_label, test_label = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)。42是什么意思

在这里，`random_state=42`是用来设置随机数生成器的种子，以确保每次运行程序时都能得到相同的结果。种子的值可以是任何整数，只要它们在不同的运行之间是唯一的即可。

在这个例子中，使用`random_state=42`是为了确保每次运行程序时都可以得到相同的训练集和测试集，这样就可以方便地重复实验和调整模型。如果您使用的是不同的种子值，则会得到不同的训练集和测试集。

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def train_test_datasplit(samples): from sklearn.model_selection import train_test_split data = samples.iloc[:, 0:(samples.shape[1] - 1)] label = samples.iloc[:, -1] data_train, data_test, label_train, label_test = train_test_split(data, label, test_size=0.33, random_state=42) return data_train, data_test, label_train, label_test代码讲解

这段代码实现了一个数据集的划分函数，将输入的样本数据进行划分为训练集和测试集，其中：

- `samples`：输入的样本数据，是一个 pandas DataFrame，包含若干行和若干列，其中最后一列为标签数据。
- `train_test_split`：是 scikit-learn 中的一个函数，用于将数据集划分为训练集和测试集，该函数的参数包括：

- `data`：数据集的输入特征，即前面所有列的数据。
- `label`：数据集的输出标签，即最后一列的数据。
- `test_size`：测试集所占比例，默认为 0.33。
- `random_state`：随机数种子，用于控制随机结果的可重复性。

- `data_train`：划分后的训练集输入特征。
- `data_test`：划分后的测试集输入特征。
- `label_train`：划分后的训练集输出标签。
- `label_test`：划分后的测试集输出标签。

该函数的返回值是一个包含训练集和测试集的 4 个元素的元组。

import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier from sklearn.svm import SVC from sklearn.metrics import classification_report from sklearn.metrics import confusion_matrix fruits = pd.read_table('fruit_data_with_colors.txt') fruits.head() fruits.shape print(fruits['fruit_name'].unique()) fruits.drop('fruit_label', axis=1).hist(bins=30, figsize=(9,9)) plt.suptitle("Histogram for each numeric input variable") plt.show() feature_names = ['mass', 'width', 'height', 'color_score'] x = fruits[feature_names] y = fruits['fruit_label'] X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.25, random_state=0) scaler = MinMaxScaler() X_train = scaler.fit_transform(X_train) X_test = scaler.transform(X_test) logreg = LogisticRegression() logreg.fit(X_train, y_train) clf = DecisionTreeClassifier().fit(X_train, y_train) knn = KNeighborsClassifier() knn.fit(X_train, y_train) svm = SVC() svm.fit(X_train, y_train) pred = knn.predict(X_test)

你给出的代码是一个简单的机器学习分类问题的示例代码，使用的是Python中的sklearn库。该代码使用了4个输入特征来预测水果的标签，使用了4个分类器：Logistic回归、决策树、K近邻和支持向量机（SVM）。其中，MinMaxScaler用于对数据进行归一化处理，train_test_split用于将数据集分为训练集和测试集。最后使用K近邻分类器进行预测，并输出预测结果。