python实现划分机器学习训练集与测试集

最新推荐文章于 2023-08-24 13:31:38 发布

原创

最新推荐文章于 2023-08-24 13:31:38 发布 · 3.6k 阅读

8 ·

CC 4.0 BY-SA版权

本文介绍了如何使用Python将数据集划分为训练集和测试集，以进行有效的机器学习模型验证和调优。参考了一篇优快云上的详细教程。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

#!/usr/bin/env python3
# -*- coding: UTF-8 -*-

import numpy as np
from sklearn.model_selection import train_test_split
import pandas as pd

dataSetName = 'ionosphere'
dataSet = pd.read_csv(dataSetName + ".csv").values

# 读取的数据集shape = N*d (样例数*特征数)
# 先将数据集划分为输入数据和分类标签
X = dataSet[:, :-1] # 输入数据
labels = dataSet[:, -1] # 分类标签

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, labels, test_size=