data_train, data_test = train_test_split(data,test_size=0.3, random_state = 15)
时间: 2023-09-17 22:08:34 浏览: 53
在给定的问题中,引用、和提供了关于train_test_split函数的参数解释和示例代码。
根据引用和引用,train_test_split函数是用于将数据集拆分为训练集和测试集的方法。该函数的参数包括:
- train_data:要拆分的数据集
- train_target:对应的目标变量
- 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)
- random_state:随机种子,用于控制数据集的划分方式
根据引用,可以使用train_test_split函数将一个数据集拆分为训练集和测试集。在给定的代码示例中,train_test_split函数接受的参数为data和test_size=0.3。其中,data是要拆分的数据集,test_size=0.3表示测试集的大小为30%。
因此,根据给定的问题,可以使用train_test_split函数将data数据集拆分为训练集和测试集,其中测试集的大小为30%。同时,可以使用random_state参数来控制拆分的方式,使得结果可复现。
相关问题
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(train_data_X_new, train_data_y, test_size = 0.3, random_state = 827)
这是一个使用`train_test_split`函数将数据集划分为训练集和测试集的例子。`train_test_split`函数是`sklearn.model_selection`模块中的一个函数,用于将数据集划分为训练集和测试集。
以下是使用`train_test_split`函数将数据集划分为训练集和测试集的例子:
```python
from sklearn.model_selection import train_test_split
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(train_data_X_new, train_data_y, test_size=0.3, random_state=827)
```
在这个例子中,`train_data_X_new`是特征数据集,`train_data_y`是目标数据集。`test_size`参数指定了测试集的比例,这里是30%。`random_state`参数用于控制随机划分的种子,保证每次划分结果一致。
划分完成后,`X_train`和`y_train`是训练集的特征和目标,`X_test`和`y_test`是测试集的特征和目标。
python x_train,x_test,y_train,y_test = train_test_split(data,test_size=0.3,random_state=666) 怎么用
这段代码使用了scikit-learn库中的train_test_split函数,用于将数据集分为训练集和测试集。其中,data是你的数据集,test_size表示测试集所占比例,random_state是随机数种子,用于保证每次划分的结果相同。具体使用方法如下:
```python
from sklearn.model_selection import train_test_split
x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(data, test_size=0.3, random_state=666)
```
其中,x_train和y_train是训练集的特征和标签,x_test和y_test是测试集的特征和标签。你可以根据需要对这些数据进行进一步的处理和分析。