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...
在Python中,train_test_split函数可以通过sklearn库中的model_selection模块来使用。下面是一个简单的示例: from sklearn.model_selection import train_test_split import numpy as np # 生成一些示例数据 X = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6], [7, 8]]) y = np.array([0, 1, 0, 1]) ...
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. ...
即,如果像上例中那样只有一个data,将返回两个数据集,其中训练集在前,测试集在后,例中返回 data_train, data_test;如果像多数教程中那样分割 X, y ,则会返回X_train, X_test, y_train, y_test 。 示例 Examples--->>>importnumpyasnp>>>fromsklearn.model_selectionimporttrain_test_split>>>X,y=np...
train_test_split是一个常用的机器学习工具,用于将数据集划分为训练集和测试集。它的作用是为了评估模型在未见过的数据上的性能表现。 train_test_split函数的主要参数包括数据集、测试集大小、随机种子等。其中,数据集是指要划分的原始数据集,测试集大小是指希望分配给测试集的样本比例或具体数量,随机种子是为了保...
train_test_split In scikit-learn a random split into training and test sets can be quickly computed with thetrain_test_splithelper function. Let’s load the iris data set to fit a linear support vector machine on it: >>>importnumpy as np>>>fromsklearn.model_selectionimporttrain_test_split...
包含train-test 输入拆分的列表。 例子: >>> import numpy as np >>> from sklearn.model_selection import train_test_split >>> X, y = np.arange(10).reshape((5, 2)), range(5) >>> X array([[0, 1], [2, 3], [4, 5], [6, 7], [8, 9]]) >>> list(y) [0, 1, 2, ...
from sklearn.model_selection import train_test_split x_train,x_test = train_test_split(x) xtrain x_test 这里,我们只传入了原始数据,其他参数都是默认,下面,来看看每个参数的用法 test_size:float or int, default=None 测试集的大小,如果是小数的话,值在(0,1)之间,表示测试集所占有的比例; ...
fromsklearn.model_selectionimporttrain_test_split 函数头格式为: train_test_split(*arrays, **options) 可见,第一个参数为需要被分割的数据集,而第二个参数是一些选项。 源码中注释摘录与介绍 在函数的源代码中,详细地描述了各个参数的使用方法,并给出了例子,这里把源代码中的注释部分摘录,并进行了部分解释:...
X_test:测试集特征向量。 y_train:训练集标签。 y_test:测试集标签。 基本用法 以下是 train_test_split() 函数的一个示例: from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.datasets import load_iris iris = load_iris() X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(...