# 使用train_test_split()函数划分数据集 # test_size表示测试集的比例,可以是float(表示比例)或int(表示样本数量) # random_state是随机种子,确保每次运行结果相同 X_train, X_test, y_train, y_test=train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) #
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) X_train.shape, y_train.shape,X_test.shape, y_test.shape >>output:((1437, 64), (1437,), (360, 64), (360,)) 我们可以看一下训练集测试集中各个类别分布: tmp_df_train=pd.DataFrame(...
train_test_split函数概述 train_test_split是sklearn.model_selection模块中的一个函数。它的主要作用是将数据集随机分割为训练集和测试集。其基本用法如下: fromsklearn.model_selectionimporttrain_test_split X_train,X_test,y_train,y_test=train_test_split(X,y,test_size=0.2,random_state=42) 1. 2. ...
接下来,我们使用train_test_split来划分数据。这里我们将80%的数据用于训练,20%用于测试: fromsklearn.model_selectionimporttrain_test_split# 创建特征和标签X=y[:-1].reshape(-1,1)# 特征y=y[1:]# 标签# 划分数据集X_train,X_test,y_train,y_test=train_test_split(X,y,test_size=0.2,random_stat...
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...
然后就是使用train_test_split()函数将数据划分训练集和测试集了。 random_state =10# 以默认的0.25作为分割比例进行分割(训练集:测试集=3:1)X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X_d, y, random_state=random_state)print("There are {} training samples".format(y_train.shape[...
# 两次使用train_test_split()将选取的固定大小的数据集,按照一定的比例,如8:1:1随机划分为训练集,验证集,测试集。 # 并分别将划分好的数据集进行写入到固定目录下 fromsklearn.model_selectionimporttrain_test_split defwrite_data(datapath, line_sen_list): ...
非dask 对象将传递给sklearn.model_selection.train_test_split()。 test_size:浮点数或整数,默认 0.1 train_size:float 或 int,可选 random_state:int,RandomState 实例或无,可选(默认=无) 如果是int,random_state是随机数生成器使用的种子;如果是RandomState实例,random_state是随机数生成器;如果没有,随机数生...
本文简要介绍python语言中sklearn.model_selection.train_test_split的用法。 用法: sklearn.model_selection.train_test_split(*arrays, test_size=None, train_size=None, random_state=None, shuffle=True, stratify=None) 将数组或矩阵拆分为随机训练和测试子集。
首先,我们需要导入所需的库。在这个案例中,我们需要使用numpy来处理数据,使用sklearn中的train_test_split函数来分割数据集。 importnumpyasnpfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_split 1. 2. 步骤2:加载数据集 接下来,我们需要加载我们要分割的数据集。你可以选择从文件中加载数据集,或者使用内置的数据集...