说明一下train_test_split函数和它的参数
时间: 2023-10-19 16:24:32 浏览: 46
`train_test_split`函数是一个常用的机器学习工具,用于将数据集划分为训练集和测试集,以便在训练模型和评估模型时使用不同的数据。
该函数的常见参数如下:
- `arrays`:需要划分的数据集,可以是一个或多个数组。一般为特征数据和标签数据。
- `test_size`:测试集所占的比例,默认为0.25。当数据集较大时,可以适当减小测试集的比例。
- `train_size`:训练集所占的比例,默认为None。若设置了该参数,则test_size会被自动设置为1-train_size。
- `random_state`:随机数种子,用于控制随机化过程。设置相同的种子可以保证每次运行时划分的结果都相同。
- `shuffle`:是否在划分前对数据进行随机化,默认为True。
- `stratify`:按照某个特征进行分层划分,保证训练集和测试集的标签分布相同。该参数一般用于分类问题。
例如,以下代码将数据集X和y划分为训练集和测试集,测试集占比为0.3,并设置随机种子为0:
```python
from sklearn.model_selection import train_test_split
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=0)
```
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说明并举例一下train_test_split函数
train_test_split函数是Scikit-learn库中的一个函数,用于将数据集按照一定比例随机分为训练集和测试集。该函数常用于机器学习任务中,用于训练模型和测试模型的性能。
train_test_split函数的参数包括原始数据集、测试集比例、随机数种子等。其返回值为四个数组,分别为训练集特征、测试集特征、训练集标签、测试集标签。
以下是train_test_split函数的示例代码:
```python
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.datasets import load_iris
iris = load_iris() # 载入鸢尾花数据集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(iris.data, iris.target, test_size=0.3, random_state=42) # 将数据集分为训练集和测试集,测试集占30%
print(X_train.shape, y_train.shape) # 输出训练集特征和标签的形状
print(X_test.shape, y_test.shape) # 输出测试集特征和标签的形状
```
运行以上代码,可以看到训练集特征和标签的形状为(105, 4)和(105,),测试集特征和标签的形状为(45, 4)和(45,),符合比例要求。
train_test_split函数参数
train_test_split函数是Python中用于划分训练集和测试集的函数。它的参数包括:
- `arrays`:需要划分的数据集,可以是一个数组或多个数组的列表。
- `test_size`:测试集的大小,可以是一个浮点数(表示比例)或一个整数(表示样本数量)。
- `train_size`:训练集的大小,可以是一个浮点数(表示比例)或一个整数(表示样本数量)。
- `random_state`:随机种子,用于控制数据集的随机划分。
- `shuffle`:是否在划分之前对数据进行洗牌,默认为True。
- `stratify`:是否根据标签进行分层划分,默认为None。
下面是一个示例:
```python
from sklearn.model_selection import train_test_split
X = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [0, 1, 0, 1, 0]
X_train, X_test, y_train, y = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
```
这个示例将X和y划分为训练集和测试集,其中测试集占总样本的20%。划分后的结果存储在X_train、X_test、y_train和y_test中。
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