train_test_split函数的常用参数如下：arrays: 输入的数据集，可以是一个数组或多个数组（特征矩阵和目标向量）。test_size: 测试集的大小，可以指定为浮点数（表示比例）或整数（表示样本数量）。train_size: 训练集的大小，与 test_size相对应，如果未指定，将自动计算为 1 - test_size。random_state: 随机数种...
传入X,y,设置test_size指定测试集占的比例,设置random_state保证划分情况能复现,这种方法是最常用的方法。 # 划分训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) X_train.shape,y_train.shape,X_test.shape,y_test.shape>>output:((...
test_size** - 这个参数决定测试集的大小。可以是浮点数、整数或默认值None。1. **浮点数**：表示测试集在总样本中所占的百分比。例如，设置为0.2表示20%的数据将用于测试。2. **整数**：指定测试样本的具体数量。例如，设置为50表示将取50个样本作为测试集。3. **默认None**：表示测试集占...
X_train,X_test, y_train, y_test =sklearn.model_selection.train_test_split(train_data,train_target,test_size=0.4,random_state=0,stratify=y_train) 参数说明: train_data:待划分的特征向量 train_target:带划分的目标向量 test_size:测试样本占比;如果是整数的话就是样本的数量 random_state:随机种子...
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train_test_split()函数划分训练、测试集的用法 具体使用 train_test_split()函数是用来随机划分样本数据为训练集和测试集的,也可以用来人为的切片划分 可以客观随机的划分数据,减少认为因素 使用模板: train_X,test_X,train_Y,test_Y=train_test_split(train_data,train_target,test_size=0.2,random_state=5)...
train_test_split是交叉验证中常用的函数,功能是从样本中随机的按比例选取train data和test data,形式为: X_train,X_test, y_train, y_test = cross_validation.train_test_split(train_data,train_target,test_size=0.4, random_state=0) 参数解释: ...
data_train, data_test =train_test_split(data,test_size=0.1, random_state=666) 1. 可以将数据集data按照 9:1 分割为训练集和测试集。 参数test_size、train_size指定了测试集、训练集的大小在整个数据集中的比例。这两个参数的类型可以是float或int。若为float型,可以取值在0~1之间,表示占比;若为int...
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_...
train_test_split里面常用的因数(arguments)介绍: arrays:分割对象同样长度的列表或者numpy arrays,矩阵。 test_size:两种指定方法。1:指定小数。小数范围在0.0~0.1之间,它代表test集占据的比例。2:指定整数。整数的大小必须在这个数据集个数范围内,总不能指定一个数超出了数据集的个数范围吧。要是test_size在没有...