train_test_split的用法
时间: 2023-04-29 19:03:15 浏览: 62
`train_test_split`是一个在机器学习中常用的函数,它可以将数据集分为训练集和测试集。在Python中,它可以通过`sklearn.model_selection`库中的`train_test_split`函数来实现。
```python
from sklearn.model_selection import train_test_split
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
```
其中,X和y是要分割的数据集,test_size表示测试集所占整个数据集的比例,random_state表示随机数生成器的种子。
调用结果是四个数组, 分别是训练集的特征和标签 以及测试集的特征和标签。
你可以根据需要来调整参数, 例如使用不同的比例来划分训练集和测试集,或者使用不同的随机种子来保证每次运行的结果都不一样.
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train_test_split用法
train_test_split是一个常用的函数,用于将数据集划分为训练集和测试集。它的主要作用是帮助我们评估机器学习模型的性能。
train_test_split函数的用法如下:
```
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
```
其中,X是特征矩阵,y是目标变量。test_size参数指定了测试集的比例,可以是一个小数(表示比例)或一个整数(表示样本数量)。random_state参数用于设置随机种子,保证每次划分的结果一致。
函数的返回值是划分后的训练集和测试集的特征矩阵和目标变量。通常,我们将特征矩阵记为X,目标变量记为y。
train_test_split函数使用方法
train_test_split函数是用来将原始数据集划分成训练集和测试集的函数。它常用于机器学习模型的训练和评估。
train_test_split函数的使用方法如下:
```
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=42)
```
其中,
- X是特征矩阵
- y是标签向量
- test_size是测试集占比
- random_state是随机种子,保证每次运行得到相同的结果
函数会返回四个值:训练集的特征矩阵X_train、训练集的标签向量y_train、测试集的特征矩阵X_test、测试集的标签向量y_test。
例如,如果我们有一个包含1000个样本的数据集,我们可以将其划分为70%的训练集和30%的测试集:
```
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42)
```
这样,X_train和y_train将包含700个样本,X_test和y_test将包含300个样本。