# 定义预测变量和响应变量 x = data[['排名', '评价人数', '评分']] y = data['排名'] # split the dataset into training (70%) and testing (30%) sets x_train,x_test,y_train,y_test = train_test_split(x,y,test_size=0.3,random_state=0)
时间: 2023-12-24 08:32:39 浏览: 146
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这段代码将数据集中的特征变量和目标变量定义为预测变量和响应变量,并使用 `train_test_split` 函数将数据集划分为训练集和测试集。
首先,`x = data[['排名', '评价人数', '评分']]` 将数据集中的 '排名'、'评价人数' 和 '评分' 这三列作为特征变量,赋值给 `x`。
然后,`y = data['排名']` 将数据集中的 '排名' 列作为目标变量,赋值给 `y`。
接下来,`x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(x, y, test_size=0.3, random_state=0)` 使用 `train_test_split` 函数将特征变量 `x` 和目标变量 `y` 拆分为训练集和测试集。其中,`test_size=0.3` 表示测试集占总数据集的比例为 30%,`random_state=0` 表示设置随机种子,以确保每次运行代码时得到相同的划分结果。
最后,将拆分结果分别赋值给 `x_train`、`x_test`、`y_train` 和 `y_test` 四个变量,分别表示训练集和测试集的特征变量和目标变量。
这段代码的目的是将数据集划分为训练集和测试集,并定义特征变量和目标变量。划分后的数据集可以用于训练模型和评估模型性能。
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