sklearn 划分
时间: 2023-10-03 09:10:55 浏览: 37
在 `sklearn` 中,我们可以使用 `train_test_split` 函数来划分数据集。这个函数可以将数据集按照指定的比例划分为训练集和测试集。
以下是使用 `train_test_split` 函数的示例代码:
```python
from sklearn.model_selection import train_test_split
# 假设有特征矩阵 X 和标签向量 y
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
```
在上面的示例中,`X` 是特征矩阵,`y` 是标签向量。`test_size` 参数指定了测试集的比例,这里设置为 0.2,表示测试集占总数据的 20%。`random_state` 参数用于控制数据的随机打乱方式,设置为一个固定的值可以保证每次划分结果都是一样的(可选参数)。
完成划分后,`X_train` 和 `y_train` 将保存训练集的特征和标签,`X_test` 和 `y_test` 将保存测试集的特征和标签。
这是回答您的问题。请问还有什么我可以帮助您的吗?
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sklearn划分训练集
使用sklearn库中的train_test_split函数可以划分训练集和测试集。具体操作如下:
```python
from sklearn.model_selection import train_test_split
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42)
```
其中,X为特征矩阵,y为标签向量,test_size表示测试集所占比例,random_state为随机种子,用于保证每次划分的结果一致。
sklearn划分数据集
在使用 Scikit-learn 的时候,我们可以使用 `train_test_split` 函数来划分数据集。该函数的作用是将数据集随机划分为训练集和测试集两部分。
函数的输入参数包括:
- `arrays`:需要划分的数据集。可以是 NumPy 数组、Pandas 数据框或稀疏矩阵。
- `test_size`:测试集的大小。可以是 float 值(表示测试集占总数据集的比例)或整数值(表示测试集的样本数量)。
- `train_size`:训练集的大小。与 `test_size` 相似,不过是指训练集的大小。
- `random_state`:随机数生成器的种子。用于控制每次划分数据集时的随机结果。
- `shuffle`:是否对数据集进行随机排序。默认为 True。
- `stratify`:是否按照数据集的标签进行分层抽样。默认为 None,表示不进行分层抽样。
函数的输出结果包括:
- `X_train`:训练集的特征数据。
- `X_test`:测试集的特征数据。
- `y_train`:训练集的标签数据。
- `y_test`:测试集的标签数据。
下面是一个示例代码:
``` python
from sklearn.model_selection import train_test_split
X = [[0, 1], [2, 3], [4, 5], [6, 7], [8, 9]]
y = [0, 1, 0, 1, 0]
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42)
```
上述代码将数据集 `X` 和标签集 `y` 划分为训练集和测试集,其中测试集的大小为总数据集的 30%。划分结果保存在 `X_train`、`X_test`、`y_train` 和 `y_test` 四个变量中。