理解train_test_split方法
train_test_split方法是机器学习领域中常用的数据集划分方法之一。它的作用是将给定的数据集按照一定的比例划分为训练集和测试集，以便进行模型的训练和评估。
train_test_split方法的主要参数包括：
- test_size：指定测试集的比例或样本数量。可以是一个小数（0~1之间）表示比例，也可以是一个整数表示样本数量。
- train_size：指定训练集的比例或样本数量。同样可以是一个小数或整数。如果未指定，则默认为1-test_size。
- random_state：随机数种子，用于控制数据集的随机划分。设置相同的种子可以保证每次划分的结果一致。
train_test_split方法的使用步骤如下：
- 导入相应的库：一般使用sklearn库中的train_test_split方法。
- 准备数据集：将需要划分的数据集准备好，通常是特征矩阵X和目标变量y。
- 调用train_test_split方法：传入数据集和相应的参数，将数据集划分为训练集和测试集。
- 获取划分后的数据集：train_test_split方法会返回划分后的训练集和测试集，可以将其赋值给相应的变量。
- 进行模型训练和评估：使用训练集进行模型训练，然后使用测试集进行模型评估。
train_test_split方法的优势和应用场景：
- 优势：train_test_split方法能够快速、方便地将数据集划分为训练集和测试集，为机器学习模型的训练和评估提供了便利。
- 应用场景：train_test_split方法适用于各种机器学习任务，如分类、回归等。它可以帮助我们评估模型在未见过的数据上的性能，从而判断模型的泛化能力。
腾讯云相关产品和产品介绍链接地址：
- 腾讯云机器学习平台（ModelArts）：https://cloud.tencent.com/product/ma
- 腾讯云数据集市（Data Lake）：https://cloud.tencent.com/product/datalake
- 腾讯云人工智能开放平台（AI Lab）：https://cloud.tencent.com/product/ailab
相关·内容
1回答
我正在学习使用Scikit学习的动手机器学习教科书，在chapter2上，作者建议在train_test_split期间使用以下代码对其中一个特征(收入组)进行分层：test_size=0.2,random_state=42,stratify=housing["income_cat"])
根据我的理解，重要的是所有属性(包括目标)在训练和测试数据集中都是平等表示的。
浏览 14提问于2019-08-04得票数 1
下面是我们尝试过的示例：def train_test_split(d): x=d.drop(target,axis=1) x_train,x_test,y_train,y_test=train_test_split
浏览 13提问于2019-07-30得票数 0
我试图找出随机状态之间的区别，在列车测试分裂和MLP回归。如果我改变它在MLP回归，所有的考验，我运行是非常好的。然而，如果我改变它在火车测试分裂，我有一个广泛的结果。我读到这两者都是随机种子，但我不明白它们如何影响我的MLP，这取决于我在哪里改变它。
浏览 0提问于2020-08-13得票数 0
回答已采纳
因此，我成功地将我的数据集以70:30的比例拆分为Train & Test，我使用了以下方法：
df_glass['split'] = np.random.randn(df_glass.shape[0]
浏览 3提问于2017-11-16得票数 0
回答已采纳
sklearn.model_selection.train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)from sklearn.model_selection import train_test_splitX_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split( X, y, test_size=0.2, random_state=42)
浏览 5提问于2022-10-22得票数 -1
很抱歉，如果我的标题是混乱的，但我不知道如何描述的情况，我正在努力理解。但基本上，我在使用sklearn模块的train_test_split过程时偶然发现了这个问题。的示例： target = df['Type']
features =我认为应该有一个简单的答案，但出于某种原因，我现在无法理解这个问题的机制。我还尝试了一种不同的方法(不使用trai
浏览 7提问于2022-07-02得票数 0
2回答
用索引向量保存分裂的顺序
、、、
data has a shape of (2440, 3072) 但是我也想把我的name_images分成name_images_test，关于data和labels的拆分 x_train, x_test, y_tra
浏览 4提问于2017-04-06得票数 0
回答已采纳
x, y = load_data(directory)
x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(x, y, test_size=0.25,
浏览 14提问于2019-09-14得票数 2
1回答
这是我的密码：from sklearn.cross_validation import train_test_splitprint len(news.data)
X_train , y_train , X_test , y_test = train_test_split
浏览 0提问于2017-06-20得票数 0
回答已采纳
我有一个Dataframe，我想采样20%的数据。然而，我的数据并不平衡，这就是为什么我需要在每个类别中抽取20%的样本(20%是正面的，20%是负面的，20%是中性的)。这是我的数据框：
df = pd.DataFrame({'text':['hello', 'how', 'good', 'bad', 'ok', 'bye', 'ol'], 'Sentiment':[0, 1, 1, 1,
浏览 3提问于2021-10-04得票数 0
3回答
需要帮助理解这一点。from sklearn.model_selection import train_test_split
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split
浏览 0提问于2019-08-30得票数 2
回答已采纳
我理解它背后的概念，但我不知道如何部署它。我在数据探索之后看到的通常步骤是train_test_split，对fit_transform训练集进行编码和缩放，并在测试哪些算法工作之前对测试集进行拟合。然后他们调整超参数。那么，如果我现在使用k-折叠，我会避免使用train_test_split吗？我们在哪用k-折叠？
谢谢!
浏览 3提问于2020-01-20得票数 0
回答已采纳
在用python对数据进行拟合时，我通常会这样做：我把我的数据分成两部分:一个用于训练，另一个用于测试。在此之后，我将我的数据与：y_pred = model.predict(X_test,y_test)
我可以通过以
浏览 5提问于2022-06-21得票数 0
我有一个数据集，大约是10k，我把数据分成80:20比例，在sklearn的train_test_split module...However中，我无法理解添加它们时输出不匹配的原因。如果我把这个放进train_test_split里，我会得到一些类似的东西train, test= train_test_split(df_fake,test_size=0.2, random_state=0)
tr
浏览 10提问于2020-05-20得票数 0
回答已采纳
我有单独的训练和验证文件夹，每个文件夹包含三个子文件夹(正常，快乐，惊喜)。培训6000个样本和验证2000个样本。有谁能帮我解决这个问题吗谢谢你这么早.
浏览 0提问于2019-01-10得票数 0
现在我正在使用sklearn train_test_split，但是可以使用其他方法。如果我正确理解了random_state参数，可以按以下方式使用：while n > 0:列车试验分车可作为模型倾倒/装载。joblib.dump(train_test_split, path)
my_tr
浏览 2提问于2017-12-18得票数 1
回答已采纳
我想把我的数据分成三个子集:训练、验证和测试(我想这可以通过使用两次train_test_split来完成……)。X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=
浏览 3提问于2018-03-06得票数 0
='columns')df.head()X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split
浏览 0提问于2021-05-18得票数 0
1回答
我理解cross_val_predict / cross_val训练出折叠模型，然后对它们进行放大，从而得出最终的预测结果。这是在火车阶段完成的。现在，我想用拟合的模型来预测测试数据。我可以使用for循环来收集测试数据的预测并对它们进行聚合，但是首先我想问一下，是否有一个内置的sklearn方法呢？from sklearn.model_selection import cross_val_predict, train_test_split
X = diabe
浏览 1提问于2020-07-11得票数 0
回答已采纳
扫码
添加站长 进交流群
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
相关资讯
热门标签
云服务器
ICP备案
对象存储
实时音视频
即时通信 IM活动推荐
腾讯云开发者
