X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.20) 数据标准化 数据标准化对于距离类模型,数据归一化是非常有必要的。这里使用sklearn.preprocessing中StandardScaler。 fromsklearn.preprocessingimportStandardScaler scaler = StandardScaler scaler.fit(X_train) X_train = scaler.tr...
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.25, random_state=SEED) 这段代码将数据的75%用于训练,将数据的25%用于测试。通过将test_size更改为0.3,例如,您可以使用70%的数据进行训练,并使用30%进行测试。 现在我们可以在X_train数据集上拟合数据标准化,并对X_train和X...
需要拆解为训练集、测试集分别进行验证。
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(data[['时间', '物料类型', '冷却方式', '其他因素']], data['温度'], test_size=0.2, random_state=42) # 创建线性回归模型 model = LinearRegression() # 拟合模型 model.fit(X_train, y_train) # 预测 predictions = model.predict(X...
X_train, X_test, y_train, y_test= train_test_split(X, y,test_size =0.25) 最后一个参数test_size是我们想用作测试数据的点所占百分比。在上述调用中,我们使用 25% 的数据作为测试数据,75% 作为训练数据。 我们练习下!我们将再次使用上一部分的数据集: 在下面的测验中,使用train_test_split函数将数...
train_X,test_X,train_y,test_y = train_test_split(train_data,train_target,test_size=0.3,random_state=5) 参数解释: train_data:待划分样本数据 train_target:待划分样本数据的结果(标签) test_size:测试数据占样本数据的比例,若整数则样本数量 ...
结果1 题目 执行完语句X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split( ... iris.data, iris.target, test_size=0.4, random_state=0),训练集占比多少? A. 50% B. 70% C. 60% D. 40% 相关知识点: 试题来源: 解析 C 反馈 收藏 ...
图像识别是人工智能中的重要分支之一，通过使用机器学习算法来训练模型，使其能够识别图像中的物体、场景或...
from sklearn.model_selecting import train_test_spilt() 参数stratify: 依据标签y,按原数据y中各类比例,分配给train和test,使得train和test中各类数据的比例与原数据集一样。 例如:A:B:C=1:2:3 split后,train和test中,都是A:B:C=1:2:3 将stratify=X就是按照X中的比例分配 ...
如果您只想拆分数据集，但将它们保留为tf.data.Datasets，您可以运行（推荐）：