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

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。

train_test_split给出完整函数

以下是train_test_split函数的完整函数原型和说明：

sklearn.model_selection.train_test_split(*arrays, test_size=None, train_size=None, random_state=None, shuffle=True, stratify=None)

函数说明：将数据集细分为训练集和测试集。

参数说明：
- *arrays：待划分的数据集，可以是列表、numpy数组、scipy稀疏矩阵或pandas的数据。
- test_size：测试集占比，默认为0.25。
- train_size：训练集占比，默认为None，此时train_size=1-test_size。
- random_state：随机数种子，用于随机划分数据集。
- shuffle：是否在划分数据集之前对数据进行洗牌，默认为True。
- stratify：是否按照原始数据集中的类别比例来划分数据集，默认为None。

示例代码：

from sklearn.model_selection import train_test_split
import numpy as np

X, y = np.arange(10).reshape((5, 2)), range(5)
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42)
print(X_train)
print(y_train)
print(X_test)
print(y_test)

输出结果：

[[4 5]
 [0 1]
 [6 7]]
[2, 0, 3]
[[2 3]
 [8 9]]
[1, 4]