sklearn的train_test_split()各函数参数含义解释（非常全）

最新推荐文章于 2024-07-19 03:14:54 发布
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分类专栏： sklearn 文章标签： sklearn 机器学习
原文链接：https://www.cnblogs.com/Yanjy-OnlyOne/p/11288098.html
版权
Sklearn的train_test_split用法
fxlou的博客
01-28 8万+
用途在机器学习中，该函数可按照用户设定的比例，随机将样本集合划分为训练集 和测试集，并返回划分好的训练集和测试集数据。语法X_train,X_test, y_train, y_test =cross_validation.train_test_split(X,y,test_size, random_state)参数说明 Code Text X 待划分的样本特征集合 y 待划分的
sklearn的train_test_split
u011089523的博客
05-30 8855
train_test_split函数用于将矩阵随机划分为训练子集和测试子集，并返回划分好的训练集测试集样本和训练集测试集标签。 格式： X_train,X_test, y_train, y_test =cross_validation.train_test_split(train_data,train_target,test_size=0.3, random_state=0) 参
sklearn.model_selection.train_test_split
ii偏闹i的博客
10-22 547
数据集划分：sklearn.model_selection.train_test_split(*arrays, **options) 主要参数说明： *arrays：可以是列表、numpy数组、scipy稀疏矩阵或pandas的数据框 test_size：可以为浮点、整数或None，默认为None ①若为浮点时，表示测试集占总样本的百分比 ②若为整数时，表示测试样本样本数 ③若为Non...
sklearn函数：train_test_split（分割训练集和测试集）
daijingxin的博客
03-05 1835
函数的功能是分割训练集和测试集。
sklearn train_test_split用法详解
weixin_45804601的博客
10-11 1069
【代码】sklearn train_test_split用法详解。
scikit-learn库学习之train_test_split函数
最新发布
qq_46396470的博客
07-19 1324
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。
使用train_test_split划分数据集
2301_77444219的博客
06-27 3347
是sklearn库中的一个函数，用于将数据集分割为训练集和测试集。
Sklearn train_test_split参数详解
weixin_45913084的博客
04-10 2095
Sklearn train_test_split参数详解
sklearn中的train_test_split函数
weixin_67609590的博客
05-09 1350
可选参数，用于进行分层抽样。传入标签数组，保证划分后的训练集和测试集中各类别样本比例与原始数据集相同。: 单个数组或元组，表示需要划分的数据集。如果传入多个数组，则必须保证每个数组的第一维大小相同。函数是机器学习中一个非常重要的函数，它可以将数据集划分为训练集和测试集。: 测试集的大小（占总数据集的比例）。: 训练集的大小（占总数据集的比例）。: 是否随机打乱数据。互补，即训练集的大小为。表示训练集的特征数据，表示测试集的特征数据，表示训练集的标签数据，表示测试集的标签数据。，即普通的随机划分。
sklearn中train_test_split的用法
象牙塔小明的博客
10-18 2177
train_test_split的用法 注意：旧版本的导入该模块是：from sklearn.cross_validation import train_test_split 新版本改成了：from sklearn.model_selection import train_test_split 作用： train_test_split函数用于将矩阵随机划分为训练子集和测试子集，并返回划分好的训练集测试集样本和训练集测试集标签。 格式： X_train, X_test, y_train, y_test =cr
sklearn 中的train_test_split函数
知道不_zkl的博客
05-25 4006
语法：   train_test_split(*arrays, **options) 类型：   sklearn.model_selection._split 中的函数，分离数组或者矩阵到随机的训练和测试子集。   快捷实用程序，该程序封装输入验证，该程序调用一个单个的分离操作（可选择二选抽样）   在用户指南中读取更多 输入参数 参数名：*arrays 类型：seque...
sklearn的train_test_split函数
weixin_30807677的博客
01-17 170
train_test_split函数用于将矩阵随机划分为训练子集和测试子集，并返回划分好的训练集测试集样本和训练集测试集标签。 from sklearn.model_selection import train_test_split X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X,y,test_size=0.2, ra...
Python Sklearn train_test_split 随机划分训练集和测试集
lyc0424的博客
04-30 1854
sklearn.model_selection.train_test_split随机划分训练集和测试集 可以点击官方文档查看 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_...
sklearn中train_test_split详解（数据集划分为训练集与测试集）
Drug discovery
08-19 3563
将 name 和 labels 均划分，测试集所占的比例为“val_size=0.05”，返回 name 和 labels的训练集和测试集（以list形式返回）
对于train_test_split（）函数各参数的详细用法
进阶的小宋
04-05 339
机器学习：训练集与测试集分割train_test_split
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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 train_test_split参数
08-15
`train_test_split`是`sklearn`中用于划分训练集和测试集的函数。它的常用参数如下： - `arrays`：需要划分的数据集，可以是一个或多个数组。通常包括特征矩阵和目标变量。 - `test_size`：测试集的大小。可以指定为浮点数（0.0到1.0）表示测试集占总样本的比例，或整数表示测试集的样本数量。 - `train_size`：训练集的大小。与`test_size`相似，可以指定为浮点数或整数。 - `random_state`：随机数种子，用于确保每次划分的结果一致。设定相同的种子将得到相同的划分结果。 - `shuffle`：是否在划分之前打乱数据。默认为`True`，即打乱数据后再进行划分。 - `stratify`：是否根据目标变量的类别进行分层采样。如果指定为目标变量的数组，那么划分后的训练集和测试集中将包含相同比例的各类样本。 下面是一个示例代码： ```python from sklearn.model_selection import train_test_split X, y = load_data() # 加载数据 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) ``` 在这个例子中，`X`和`y`是特征矩阵和目标变量。`test_size=0.2`表示将数据划分为80%的训练集和20%的测试集。`random_state=42`确保每次运行代码时得到相同的划分结果。 希望能解答你的问题！如果有任何疑问，请随时提问。
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