未设置random_state随机种子值的数据集,同一段代码连续执行两次结果如下图所示,可以看到两次生成不同的数据集。 #导入必要的库 from sklearn.datasets import make_blobs from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier import matplotlib.pyplot as p...
If float, should be between 0.0 and 1.0 and represent the proportion of the dataset to include in the train split. If int, represents the absolute number of train samples. If None, the value is automatically set to the complement of the test size. random_stateint, RandomState instance or ...
random_state: 随机数种子，用于确保可重复的随机划分。shuffle: 是否在划分前对数据进行洗牌，默认为 True。stratify: 是否根据目标变量进行分层抽样，确保训练集和测试集中的类别分布相似。train_test_split函数的返回值是一个元组，包含划分后的训练集和测试集。通常，返回的元组有四个元素，分别是训练集的特征矩阵...
If float, should be between 0.0 and 1.0 and represent the proportion of the dataset to include in the train split. If int, represents the absolute number of train samples. If None, the value is automatically set to the complement of the test size. random_stateint, RandomState instance or ...
K-Fold是最简单的K折交叉,n-split就是K值,shuffle指是否对数据洗牌,random_state为随机种子 K值的选取会影响bias和viriance。K越大,每次投入的训练集的数据越多,模型的Bias越小。但是K越大,又意味着每一次选取的训练集之前的相关性越大,而这种大相关性会导致最终的test error具有更大的Variance。一般来说,根据...
在sklearn中,可以使用train_test_split函数来进行数据集的随机拆分。该函数的输入参数包括特征数据集(通常是一个二维数组)和目标数据集(通常是一个一维数组),以及可选的参数test_size和random_state。 test_size参数指定了测试集的比例,可以是一个浮点数(0到1之间)或整数(表示样本数量)。例如,test_size=0.2...
random_state:随机种子的设置,与LR中参数一致。 max_leaf_nodes:最大叶节点个数,即数据集切分成子数据集的最大个数。 min_impurity_decrease:切分点不纯度最小减少程度,如果某个结点的不纯度减少小于这个值,那么该切分点就会被移除。 min_impurity_split:切分点最小不纯度,...
fromsklearn.model_selectionimporttrain_test_split Xtrain, Xtest, Ytrain, Ytest= train_test_split(wine.data,wine.target,test_size=0.3) clf= DecisionTreeClassifier(random_state=0) rfc= RandomForestClassifier(random_state=0) clf=clf.fit(Xtrain,Ytrain) ...
train_test_split函数用于将矩阵随机划分为训练子集和测试子集,并返回划分好的训练集测试集样本和训练集测试集标签。 参数解释: train_data:被划分的样本特征集 train_target:被划分的样本标签 test_size:如果是浮点数,在0-1之间,表示样本占比;如果是整数的话就是样本的数量 random_state:是随机数的种子。 随机...
Xtrain, Xtest, Ytrain,Ytest = train_test_split(wine.data,wine.target,test_size=0.3) 组合1 三个一起上 clf1 = tree.DecisionTreeClassifier( criterion="gini" ,random_state=10 ,splitter='random' ,max_depth=3 ,min_samples_leaf=20