train_test_split参数
时间: 2023-04-30 10:03:19 浏览: 125
`train_test_split` 是 scikit-learn 中的一个函数,它可以将数据集随机分为训练集和测试集。该函数有以下参数:
- `X`, `y`:要进行分割的数据。
- `test_size`:测试集所占比例,可以是一个小数或一个整数(表示样本数量)。
- `train_size`:训练集所占比例,可以是一个小数或一个整数(表示样本数量)。如果同时设置了 `test_size` 和 `train_size`,则优先使用 `train_size`。
- `random_state`:随机种子,如果指定了这个值,那么每次分割都会生成相同的结果。
- `shuffle`:是否在分割前将数据打乱,默认为 True。
- `stratify`: 分层采样,根据样本的某一特征分层抽样。
如果想将全部数据用于训练,可以使用:
```python
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0, shuffle=True, random_state=42)
```
如果想将全部数据用于测试,可以使用:
```python
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, train_size=0, shuffle=True, random_state=42)
```
相关问题
train_test_split参数设置
train_test_split函数是用于将数据集划分为训练集和测试集的函数。它的参数设置如下:
1. X:要划分的特征数据集。
2. y:要划分的目标数据集。
3. test_size:测试集的大小,可以是一个浮点数(表示测试集占总数据集的比例)或一个整数(表示测试集的样本数量)。
4. train_size:训练集的大小,可以是一个浮点数(表示训练集占总数据集的比例)或一个整数(表示训练集的样本数量)。
5. random_state:随机种子,用于控制数据集的随机划分。设置相同的随机种子可以保证每次划分的结果相同。
6. stratify:用于分类问题的标签数据集,可以确保训练集和测试集中的类别比例与原始数据集中的类别比例相同。
以下是train_test_split函数的一个示例:
```python
from sklearn.model_selection import train_test_split
# 划分数据集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=3)
# 打印划分结果
print("训练集特征数据:\n", X_train)
print("测试集特征数据:\n", X_test)
print("训练集目标数据:\n", y_train)
print("测试集目标数据:\n", y_test)
```
train_test_split参数stratify
在使用train_test_split函数时,参数stratify可以帮助我们实现按照数据集中某一特征的比例划分数据集,从而更好地保持原数据集中该特征的分布情况。
具体而言,如果我们想要按照数据集中y列的比例划分训练集和测试集,可以将参数stratify设置为y。这样,train_test_split函数会按照y列的比例,将数据集划分为训练集和测试集。例如,如果y列中有30%的样本是1,70%的样本是0,那么划分后的训练集和测试集中也会分别有30%和70%的样本是1。
下面是一个使用train_test_split函数和参数stratify的例子:
```python
from sklearn.model_selection import train_test_split
import pandas as pd
data = pd.read_csv('data.csv')
X = data.drop('y', axis=1)
y = data['y']
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, stratify=y)
```
在这个例子中,我们从data.csv文件中读取数据集,并将y列作为目标变量。然后,我们使用train_test_split函数将数据集划分为训练集和测试集,其中测试集占总数据集的20%。由于我们想要保持y列的比例,所以将参数stratify设置为y。