sklearn：随机划分训练集和测试集

最新推荐文章于 2024-05-17 00:31:22 发布

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#机器学习 #sklearn #划分 #训练集 #测试集

本文介绍了如何利用sklearn.model_selection.train_test_split函数随机划分训练集和测试集，详细解析了函数参数，包括train_data、train_target、test_size和random_state。此外，还探讨了sklearn.cross_validation模块，特别是cross_val_score函数，用于评估模型性能，通过cv参数选择不同的交叉验证方法。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

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_split

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test_data，

形式为：

X_train,X_test, y_train, y_test = cross_validation.train_test_split(train_data,train_target,test_size=0.4, random_state=0)

参数解释：

train_data：所要划分的样本特征集；trai

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