train_test_split函数和shuffle设置为False的程序示例

以下是使用`train_test_split`函数，将数据集前80%划分为训练集，后20%划分为测试集，且不随机打乱数据集的Python程序示例：

import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split

# 读取数据集
data = pd.read_csv('data.csv')

# 划分训练集和测试集
split_point = int(len(data) * 0.8)  # 划分点为总数据集大小的80%
train_data, test_data = train_test_split(data, test_size=split_point, shuffle=False)

# 输出训练集和测试集的大小
print('训练集大小：', len(train_data))
print('测试集大小：', len(test_data))

在这个程序中，我们首先使用pandas库的`read_csv`函数读取数据集，然后根据数据集大小计算出训练集和测试集的划分点。具体来说，`split_point = int(len(data) * 0.8)`表示将数据集大小乘以0.8，然后取整数部分作为划分点。然后，使用`train_test_split`函数将数据集划分为训练集和测试集，其中`test_size`参数被设置为划分点。由于`shuffle`参数被设置为`False`，因此不会随机打乱数据集，而是按照原来的顺序进行划分。最后，输出训练集和测试集的大小。

相关问题

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(train_data, train_target, test_size, random_state, shuffle)

引用\[1\]和\[2\]提供了train_test_split函数的两个示例用法。train_test_split函数是scikit-learn库中的一个函数，用于将数据集划分为训练集和测试集。根据这两个示例，函数的参数包括train_data（训练数据集）、train_target（训练目标）、test_size（测试集大小）、random_state（随机种子）和stratify（分层抽样）。其中，train_data和train_target是输入的数据和目标变量，test_size表示测试集的比例，random_state用于控制随机性，stratify用于进行分层抽样。引用\[3\]提供了官方文档链接，可以查看更多关于train_test_split函数的详细信息。根据你的问题，train_test_split函数的调用应该是train_test_split(train_data, train_target, test_size, random_state, shuffle)。请注意，shuffle参数在你的问题中没有提到，你可以根据需要添加该参数来控制是否对数据进行洗牌。
#### 引用[.reference_title]
- *1* [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^v91^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [2021大三机器学习：train_test_split方法详解](https://blog.csdn.net/Xmumu_/article/details/120677767)[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^v91^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [train_test_split()函数](https://blog.csdn.net/qq_39355550/article/details/82688014)[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^v91^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]

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：

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。