在scikit-learn中,使用sklearn.model_selection模块对数据集进行划分。该模块提供了train_test_split函数,可以将数据集划分为训练集和测试集。train_test_split函数的参数包括要划分的数据集、划分的比例、随机数种子等。答案:A 本题考察的是使用scikit-learn对数据集进行划分的知识。在scikit-learn中,有一个专门用于...
函数作用:(1)首先将数据集打乱n_splits次,产生n_splits组打乱的数据(2)其次根据设置的比例参数将每一组数据分层采样,所谓的分层采样就是保持在每一组划分后train和test中类别之间的比例与划分前的类别之间的比例相同。 如上图,在y_test和y_train中类别之间比例为1:1,划分前数据类别比例也是1:1。这就是分层...
一、随机划分法 使用Scikit-Learn中的StratifiedShuffleSplit函数进行数据集划分，函数原型为：StratifiedShuffleSplit(n_splits=10, test_size=None, train_size=None, random_state=None)。其中，n_splits参数控制数据集被分成多少组train/test对，默认为10。train_size和test_size参数用于设置train/test...
[111111111111111111111111111111111111111111111111112222222222222222222222222222222222222222222222222233333333333333333333333333333333333333333333333333] 划分数据集 fromsklearn.model_selectionimporttrain_test_split X_train,X_test,y_train,y_test=train_test_split(X,y,test_size=1/4,random_state=10)print('原数据集的样本个数:...
首先,我们需要将数据集分为特征(第三节进球数)和目标变量(第三节得分),并将其分成训练集和测试集。训练集用于构建模型,测试集用于验证模型的预测准确性。 接下来,我们使用Python中的scikit-learn库来实现随机森林算法。 ```python from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor ...