使用train_test_split 分割测试集以及训练集

最新推荐文章于 2025-04-01 09:45:54 发布
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分类专栏： Python
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/Damien_J_Scott/article/details/119825326
这篇博客介绍了如何利用Python的sklearn库中的train_test_split函数将数据集划分为训练集和测试集，以进行机器学习模型的训练和验证。通过设定test_size参数为0.33，随机种子为42，确保了数据划分的稳定性和测试集占总数据的33%。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

最新训练模型需要分别把数据分成训练集和测试集，用到了这个，记录下

from sklearn.model_selection import train_test_split    

X=df.iloc[:,0:4].values.tolist()
y=df.iloc[:,4]
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.33, random_state=42)

 

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python中导入 train_test_split提示错误的解决
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在Python的机器学习实践中，`train_test_split` 是一个常用的功能，它来自 `scikit-learn` 库，用于将数据集分割成训练集和测试集。然而，有些用户在尝试导入 `train_test_split` 时可能会遇到错误，特别是在更新到...
sklearn 随机分割数据_Sklearn-train_test_split随机划分训练集和测试集
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01-17 1223
klearn.model_selection.train_test_split随机划分训练集和测试集官网文档：http://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.model_selection.train_test_split.html#sklearn.model_selection.train_test_split一般形式：train...
scikit-learn库学习之train_test_split函数
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是scikit-learn库中用于将数据集拆分为训练集和测试集的函数。它在进行模型训练和评估时非常有用，通过将数据集划分为独立的训练和测试部分，可以有效评估模型的性能和泛化能力。
分割训练集和测试集(train_test_split)
Vulpes corsac
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最近在学随机森林，但是对于将数据集分成训练集和测试集的一些概念不是很懂，x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(x, y, test_size=0.3, random_state=0) 找了很久都没有一个准确的答案，很多答案对y_train和 y_test的解释非常模糊。 后来才找到一个合理的解释，原来： 1. x_train:包括所有自变量，这些变量将用于训练模型，同样，我们已经指定测试_size=0.4，这意味着来自完整数据的60%的观察值
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