在Python中,可以使用多种方法来定义split_train_test函数,以下是一种常见的实现方式: 代码语言:txt 复制 import random def split_train_test(data, test_ratio): """ 将数据集按照指定的测试集比例进行划分 参数: data: 待划分的数据集,可以是列表、数组或其他可迭代对象 test_ratio: 测试集所占的比例,取值...
与原来4个返回值类比,我们可以理解为,前两个返回值是train_test_split中传入的第一个数据X返回的,后两个返回值是train_test_split中传入的第2个数据Y返回的。当我们在train_test_split中只传入一个数据data的时候,则只会返回两个值。 data=pd.DataFrame(X) data['label']=y X_train, X_test= train_test...
train_test_split()是sklearn.model_selection中的分离器函数,⽤于将数组或矩阵划分为训练集和测试集,函数样式为: X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(train_data, train_target, test_size, random_state,shuffle) 参数解释:train_data:待划分的样本数据train_target:待划分的样本数据...
data=pd.read_csv('data.csv') 1. 3. 划分训练集和测试集 接下来我们需要将数据集划分为训练集和测试集,通常我们将数据集的80%作为训练集,20%作为测试集。可以使用train_test_split函数进行划分,代码如下: X=data.drop('target',axis=1)# 特征数据y=data['target']# 目标数据X_train,X_test,y_train,...
train_test_split- X: array- y: array- test_size: float- random_state: int__ init__(X, y, test_size, random_state)+split_data() 结论 通过本教程,我们学习了如何使用Python中的train_test_split函数来划分训练集和测试集。首先我们导入必要的库,然后准备数据集,接着使用train_test_split函数进行划...
y = data['target'] # 目标变量 # 将数据集拆分为训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2. random_state=42) # 打印拆分后的数据集大小 print(f"训练集大小:{len(X_train)}")
NumPy | Split data 3 sets (train, validation, and test): In this tutorial, we will learn how to split your given data (dataset) into 3 sets - training, validation, and testing set with the help of the Python NumPy program.
train_test_split函数的功能有:1. 将数据集分割成训练集和测试集两部分,可以指定分割比例。2. 可以根据需要随机打乱数据集。3. 可以根据指定的随机种子确保每次运行时分割结果一...
train_test_split()是sklearn.model_selection中的关键分离器函数，其主要功能是将数组或矩阵数据划分为训练集和测试集。其调用格式为：X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(train_data, train_target, test_size, random_state, shuffle)在该函数中，各参数的含义如下：train_...
用sklearn库中的train_test_split方法 from sklearn.model_selection import train_test_split train, test = train_test_split(data, random_state=2021, train_size=