#设置训练集与测试集 Xtrain,Xtest,Ytrain,Ytest=train_test_split(X,Y,test_size=0.2, random_state=420) 怎么定义,X,Y
时间: 2023-12-24 18:59:47 浏览: 33
X和Y分别是训练集的特征和标签,可以根据你的具体问题和数据集来定义。
例如,如果你有一个房屋价格预测的数据集,其中包括房屋的大小、位置、年龄等特征,以及每个房屋的实际售价作为标签,那么你可以将X定义为包含所有特征的矩阵,Y定义为包含所有标签的向量。
具体来说,X可以是一个形状为(样本数,特征数)的二维矩阵,Y可以是一个形状为(样本数,)的一维向量。在使用train_test_split函数划分数据集时,需要将X和Y作为参数传入。
相关问题
Xtrain, Xtest, Ytrain, Ytest = train_test_split
train_test_split函数的作用是将数据集按照一定比例划分为训练集和测试集,并且在划分的过程中保持了原始数据集中各个类别的分布比例。在这个例子中,Xtrain和Ytrain是训练集的特征和目标标签,Xtest和Ytest是测试集的特征和目标标签。具体的划分比例可以通过设置test_size参数来控制,通常情况下,训练集的比例会设置为0.6或0.7,测试集的比例则为1减去训练集比例。同时,使用stratify参数可以保持划分之后的训练集和测试集中各个类别的分布比例与原始数据集相同。 <span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [关于x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(x, y, test_size=0.3, random_state=0)](https://blog.csdn.net/qq_42671928/article/details/121796069)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [decisionTreeBreastcanserDataset.py](https://download.csdn.net/download/aotomo740/12416014)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]
xtrain, xtest, ytrain, ytest = train_test_split(x, y, test_size=0.2, random_state=42)
这段代码是使用了scikit-learn库中的train_test_split函数,将数据集x和标签y按照指定的比例(test_size=0.2)分成训练集和测试集,其中测试集占比20%,随机数种子为42(random_state=42),确保每次运行时划分结果一致。划分后的结果返回为xtrain(训练集数据)、xtest(测试集数据)、ytrain(训练集标签)、ytest(测试集标签)。这样可以用训练集训练模型,用测试集验证模型的泛化能力。