监督机器学习的关键方面之一是模型评估和验证。当您评估模型的预测性能时,过程必须保持公正。使用train_test_split()数据科学库scikit-learn,您可以将数据集拆分为子集,从而最大限度地减少评估和验证过程中出现偏差的可能性。
svm_model.fit(train_x,train_y) pred1 = svm_model.predict(train_x) accuracy1 = accuracy_score(train_y,pred1) print('在训练集上的精确度: %.4f'%accuracy1) pred2 = svm_model.predict(test_x) accuracy2 = accuracy_score(test_y,pred2) print('...
importcvxpyascpimportnumpyasnpfromsklearn.datasetsimportload_bostonfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.preprocessingimportStandardScaler# 加载数据boston=load_boston()X=boston.datay=boston.target# 数据标准化scaler=StandardScaler()X_scaled=scaler.fit_transform(X)# 划分训练集和测试集X...
可以使用train_test_split函数来分割数据集为训练集和测试集。具体操作如下: from sklearn.model_selection import train_test_split X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) 复制代码 其中,X为特征数据集,y为标签数据集,test_size为测试集所占比例...
使用先决条件 train_test_split() 现在您了解了拆分数据集以执行无偏模型评估并识别欠拟合或过拟合的必要性,您已准备好学习如何拆分自己的数据集。 您将使用scikit-learn 的0.23.1 版,或sklearn. 它有许多用于数据科学和机器学习的包,但在本教程中,您将重点关注model_selection包,特别是函数train_test_split()。
sklearn.model_selection.train_test_split:用于将数据集分割为训练集和测试集。 3回归模块(Regression): sklearn.linear_model:包含线性回归、岭回归、Lasso回归等线性模型。 sklearn.svm:支持向量机(SVM)用于回归任务。 sklearn.neighbors:k-近邻(KNN)回归方法。 4分类模块(Classification): sklearn.linear_model:...
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X_scaled, y, test_size=0.3, random_state=42)# 打印训练集和测试集的大小print("\n训练集大小:", X_train.shape)print("测试集大小:", X_test.shape) 模型训练与评...
One such instrument is the train_test_split capability. The Sklearn train_test_split capability assists us with making our preparation information and test information. This is because the preparation and test information commonly come from a similar unique dataset. To get the information to fabrica...
train_test_split()简介 当我们在Python中建立机器学习模型时,Scikit Learn包给了我们一些工具来执行常见的机器学习操作。其中一个工具就是train_test_split()函数。Sklearn的train_test_split函数帮助我们创建训练数据和测试数据。这是因为通常情况下,训练数据和测试数据都来自同一个原始数据集。为了得到建立模型的数据...
最近使用train_test_split,发现是一个高频的api,我分享一下我的代码,首先安装scikit-learn: pip install scikit-learn 1. 然后输入下面的代码: import pandas as pd from sklearn.model_selection import train_test_split data_path='demo.csv' data=pd.read_csv(data_path,sep='\t') ...