将adult导入并切分训练集和测试集
时间: 2024-09-29 16:11:06 浏览: 21
要将Adult数据集导入Python,并将其划分为训练集和测试集,可以按照以下步骤操作:
首先,我们需要安装必要的库,如pandas(用于数据处理)和sklearn(提供train_test_split函数)。如果你还没有安装,可以在命令行中运行以下命令:
```bash
pip install pandas scikit-learn
```
接下来,使用pandas从CSV文件读取数据:
```python
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
# 数据集链接:https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/adult/adult.data (记得下载到本地后再引用路径)
url = "file_path_to_your_downloaded_data/adult.data" # 替换为实际的文件路径
column_names = ["age", ..., "income"] # 这里省略了其他列名,需要根据实际数据定义
data = pd.read_csv(url, names=column_names, na_values="?", encoding="ISO-8859-1") # 解决数据中的空值和编码问题
# 删除目标列(因为我们要做分类任务,收入是目标变量)
target_column = "income"
data = data.drop(target_column, axis=1)
# 将数据划分为特征(X)和目标(y)
X = data
y = data[target_column]
# 划分训练集和测试集,比如70%的样本作为训练集,剩下的30%作为测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42)
```
在这个例子中,`train_size`是0.7,表示训练集占总数据的70%,而剩余的30%是测试集。`random_state`是为了保证每次分割数据的结果都是一致的,你可以根据需要调整这个值。
现在,`X_train`和`y_train`代表训练数据,`X_test`和`y_test`代表测试数据,它们分别包含了特征和对应的标签。