使用Scikit-learn将数据集划分为训练集和测试集

最新推荐文章于 2025-03-17 09:55:09 发布

PixelLogic

最新推荐文章于 2025-03-17 09:55:09 发布

阅读量653

点赞数 1

CC 4.0 BY-SA版权

文章标签： scikit-learn 机器学习人工智能 Python

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/PixelLogic/article/details/132703984

Python 专栏收录该内容

111 篇文章 ¥59.90 ¥99.00

订阅专栏

本文介绍了如何使用Scikit-learn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性能评估。通过示例代码展示了如何操作，并提到了根据需求调整训练集和测试集比例的重要性。

使用Scikit-learn将数据集划分为训练集和测试集

在机器学习中，我们通常需要将我们的数据集划分为训练集和测试集，以便评估我们模型的性能。Scikit-learn（sklearn）是一个功能强大的Python机器学习库，它提供了许多用于数据处理和模型训练的工具。在本文中，我将介绍如何使用Scikit-learn将数据集划分为训练集和测试集。

首先，我们需要导入所需的库和模块。确保已经安装了Scikit-learn库。

from sklearn.model_selection import train_test_split

接下来，我们需要准备我们的数据集。假设我们有一个特征矩阵X和一个目标向量y，它们包含我们的输入特征和对应的标签。我们的目标是将数据集划分为训练集和测试集，以便我们可以使用训练集来训练我们的模型，并使用测试集来评估模型的性能。

以下是一个示例数据集：

X = [[1

了解本专栏

订阅专栏解锁全文

确定要放弃本次机会？

福利倒计时

: :

立减 ¥

普通VIP年卡可用

立即使用

PixelLogic

关注关注

1
点赞
踩
1

收藏

觉得还不错? 一键收藏
0
评论
分享

复制链接

分享到 QQ

分享到新浪微博

扫一扫
举报

举报

专栏目录

订阅专栏

sklearn：随机划分训练集和测试集

专注计算机体系结构

05-25

1万+

一、sklearn.model_selection.train_test_split 作用：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

Sklearn中的数据划分方法（划分训练集与测试集）

weixin_40642114的博客

04-19

6488

Sklearn中的数据划分方法（划分训练集与测试集） 1. K折交叉验证：代码实现 KFold(n_splits=2) #KFold import numpy as np from sklearn.model_selection import KFold X=np.array([[1,2],[3,4],[5,6],[7,8],[9,10],[11,12]]) y=np.array([1,2,3...

参与评论您还未登录，请先登录后发表或查看评论

Sklearn 划分训练集和测试集

苏克的博客

06-10

1万+

【从零开始学机器学习第 03 篇】摘要：手写 Sklearn 的 train_test_split 函数。之前两篇文章以酒吧的红酒故事引出了 kNN 分类算法，根据已倒好...

Sklearn-train_test_split随机划分训练集和测试集

IT届的小学生

12-12

5536

sklearn.model_selection.train_test_split随机划分训练集和测试集 官网文档：一般形式： train_test_split是交叉验证中常用的函数，功能是从样本中随机的按比例选取train data和testdata，形式为： X_train,X_test, y_train, y_test = cross_validation.train_test_sp

【机器学习】sklearn中的数据集划分方法(一行代码划分训练集测试集)

鹏啊鹏

04-18

1万+

文章目录1 导包2 API介绍3 示例一3.1 构造数据3.2 数据划分4 示例二（鸢尾花数据集实战）4.1 数据准备4.2 查看数据4.3 数据划分 1 导包 from sklearn.model_selection import train_test_split 2 API介绍 klearn.model_selection.train_test_split(arrays, *options) 参数： x 数据集的特征值 y 数据集的标签值 test_size 测试集的大小，一般为float rand

Python数据分析实验三(基于Scikit-Learn构建数据分析模型)数据集

05-16

2. **数据划分**：将数据集划分为训练集和测试集。Scikit-learn的`train_test_split`函数可以方便地实现这一操作，通常我们会用80%的数据用于训练，剩下的20%用于测试模型性能。 3. **选择模型**：Scikit-learn提供...

Python scikit-learn，数据集，获取自带数据集，数据集划分(划分为训练集和测试集)

houyanhua1的专栏

02-25

7755

获取scikit-learn自带的数据集：datasets.load_*() # 获取小规模数据集，数据包含在datasets里(不需要联网)datasets.fetch_*(data_home=None) # 获取大规模数据集(需要联网下载)，data_home表示数据的保存目录(默认"~/scikit_learn_data/") demo.py（获取自带小数据集，load_*()）...

Scikit-learn提供了哪些机器学习算法以及如何使用Scikit-learn进行模型训练和评估

2402_85246552的博客

07-25

1215

Scikit-learn（通常简称为sklearn）是一个广泛使用的Python机器学习库，它提供了多种用于数据挖掘和数据分析的算法。通过以上步骤，你可以使用Scikit-learn库进行各种机器学习任务的模型训练和评估。Scikit-learn的设计目标之一是提供简单一致的API，使得机器学习任务变得更加容易实现。使用Scikit-learn进行模型训练和评估的一般步骤包括数据加载、数据预处理、模型选择、模型训练、模型评估以及可能的模型调优。

Scikit-Learn库进行了训练集和测试集的划分以及线性回归模型的训练和预测

04-28

在这个示例中，我们使用了Pandas库加载数据，使用Scikit-Learn库进行了训练集和测试集的划分以及线性回归模型的训练和预测。最后，我们使用Scikit-Learn的评估指标来评估模型的性能，其中均方误差（MSE）是一个衡量...

Python 训练集、测试集以及验证集切分方法：sklearn及手动切分

laosao_66的博客

10-26

8627

需求目的：针对模型训练输入，按照6:2:2的比例进行训练集、测试集和验证集的划分。当前数据量约10万条。如果针对的是记录条数达上百万的数据集，可按照98:1:1的比例进行切分。方法一：切分训练集和测试集，采用机器学习包sklearn中的train_test_split()函数方法二：切分训练集、测试集以及验证集，针对dataframe手动切分。

python 划分数据集为训练集和测试集的方法

12-25

sklearn的cross_validation包中含有将数据集按照一定的比例，随机划分为训练集和测试集的函数train_test_split from sklearn.cross_validation import train_test_split #x为数据集的feature熟悉，y为label. x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(x, y, test_size = 0.3) 得到的x_train,y_train（x_test,y_test）的index对应的是x,y中被抽取到的序号。若train_test_spli

机器学习好伙伴之scikit-learn的使用——训练集与测试集的划分

Bubbliiiing的学习小课堂

09-05

3426

tf好朋友之matplotlib的使用——secondary axis次坐标轴的使用次坐标轴显示的常用函数plt.subplots()ax1.twinx()应用示例坐标轴可以不止一边噢，除了左边还可以有右边！次坐标轴显示的常用函数 plt.subplots() plt.subplots()是一个函数，返回一个包含figure和axes对象的元组。因此，使用fig,ax = plt.subp...

sklearn划分训练集和测试集

zhouza0521的博客

10-14

1202

from sklearn.model_selection import train_test_split import os pth = 'E:\\LONGBO\\crops_images\\train_data\\image\\' files = [img for img in os.listdir(pth) if img.endswith('jpg')] train, test = train_test_split(files, test_size=0.20, random_state=2020

机器学习：训练集与测试集分割train_test_split

十年以上架构设计经验，专注于软件架构和人工智能领域，对机器视觉、NLP、音视频等领域都有涉猎

08-01

1万+

在使用机器学习训练模型算法的过程中，为提高模型的泛化能力、防止过拟合等目的，需要将整体数据划分为训练集和测试集两部分，训练集用于模型训练，测试集用于模型的验证。此时，使用train_test_split函数可便捷高效的实现数据训练集与测试集的划分。

sklearn.model_selection.train_test_split划分训练集和测试集

I am what i am

01-10

3万+

sklearn是python的一个模块，用于机器学习方面。train_test_split是划分数据集的一个函数。1、函数原型1.1 参数：def train_test_split(*arrays, **options): """ Parameters ---------- *arrays : sequence of indexables with same lengt

【scikit-learn】sklearn.model_selection.train_test_split() 函数：数据集拆分为训练集和测试集