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. ...
然后就是使用train_test_split()函数将数据划分训练集和测试集了。 random_state = 10 # 以默认的0.25作为分割比例进行分割(训练集:测试集=3:1) X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X_d, y, random_state=random_state) print("There are {} training samples".format(y_train.s...
fromsklearn.model_selectionimporttrain_test_split # 假设X是特征集,y是目标变量 X, y=...# 你的数据 # 使用train_test_split()函数划分数据集 # test_size表示测试集的比例,可以是float(表示比例)或int(表示样本数量) # random_state是随机种子,确保每次运行结果相同 X_train, X_test, y_train, y_te...
python机器学习中常用 train_test_split()函数划分训练集和测试集,其用法语法如下: X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(train_data, train_target, test_size, random_state, shuffle) 以sklearn库内置的iris数据集(鸢尾数据集)为例,首先获取数据: 获取数据 fromsklearn.model_selectionim...
traintestsplit函数用法python python中train函数功能,函数是组织好的、可重复使用的、用来实现单一或相关联功能的代码段。函数调用函数接收参数,并且返回一个返回值(returnvalue),当然有的函数并没有参数或者返回值。函数的好处:新建函数,可以为一组语句命名,成为
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