random_state:随机数种子,用于确保结果的可重复性。 shuffle:是否在分割前对数据进行洗牌(默认为 True)。 stratify:如果不是 None,数据会按 stratify 提供的比例分层采样,通常用于分类问题中的目标变量,以确保训练集和测试集中类的比例相同。 返回值 train_test_split 函数返回两个或四个数组,具体取决于你输入的数...
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) # train_data:所要划分的样本特征集 # train_target:所要划分的样本结果 # test_size:样本占比,如果是整数的话就是样本的数量 # random_state:是...
1.固定 random_state 每次使用 train_test_split 时，最好固定 random_state，这样每次的拆分结果就能像复读机一样保持一致。如果你不想每次划分数据时都感到像抽奖那样随机，设置 random_state 就像为你的实验加上一个“魔法锁”，确保每次运行时，模型都“在同一条起跑线”上，结果能够稳定重现。2.合理调整 test...
1. train_test_split(under_x, under_y, test_size=0.3, random_state=0) # under_x, under_y 表示输入数据, test_size表示切分的训练集和测试集的比例, random_state 随机种子 2. KFold(len(train_x), 5, shuffle=False) # len(train_x) 第一个参数数据数据大小, 5表示切分的个数,即循环的次数...
如果random_state 等于另外某个值,将得到另外一份不同的数据划分; 如果random_state = None (默认值),会随机选择一个种子,这样每次都会得到不同的数据划分。 给random_state 设置相同的值,那么当别人重新运行你的代码的时候就能得到完全一样的结果,复现和你一样的过程。
Lasso回归器要求使用默认参数train_test_split函数的random_state参数值要求为0 lasso回归应用, 当数据特征存在多重共线性,特征矩阵不满秩,或者用普通线性回归过拟合的状况时,我们需要用lasso回归或岭回归来构建模型。左边是lasso回归,右边是岭回归。Lasso使用的
sklearn.model_selection.train_test_split(*arrays, test_size=None, train_size=None, random_state=None, shuffle=True, stratify=None) 将数组或矩阵拆分为随机训练和测试子集。 将输入验证和next(ShuffleSplit().split(X, y))和应用程序包装起来的快速实用程序,以将数据输入到单个调用中,以便在单列中拆分(...
x_train,x_test,y_train,y_test=train_test_split(x_data,y_data,test_size=0.30,random_state=1) 参数test_size:如果是浮点数,在0-1之间,表示test set的样本占比;如果是整数的话就表示test set样本数量。 test_size只是确定training set于test set的各自所占比例或者数量,并没有确定数据的划分规则。比如...
random_state:int or RandomState instance, default=None 这个参数表示随机状态,因为每次分割都是随机的,我们重新执行几次上面的函数看看先 这里,有随机执行了2次,每次的训练集都不一样,这如果在我们训练模型的时候出现,或者每次重新执行程序的时候,每次训练集都不同,那就不太对了。通常,我们希望重复执行的时候,训...
参考:sklearn.model_selection中train_test_split的坑 参考:sklearn中train_test_split函数中的random_state有什么用? 对 random_state 设置一个固定的值,可以保证每次得到相同的训练集与测试集!