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train_test_split在索引切片后未删除y训练和测试变量

train_test_split是一个常用的机器学习工具，用于将数据集划分为训练集和测试集。在索引切片后，train_test_split并不会删除y训练和测试变量，它只是根据指定的测试集比例将数据集划分为训练集和测试集。

train_test_split函数的常用参数包括：

test_size：指定测试集的比例，可以是一个浮点数（表示比例）或整数（表示样本数量）。
train_size：指定训练集的比例，同样可以是一个浮点数或整数。如果未指定，则默认为1-test_size。
random_state：随机种子，用于控制数据集的随机划分。设置相同的随机种子可以确保每次划分的结果相同。
shuffle：是否在划分之前对数据进行洗牌，默认为True。如果数据集本身已经是随机的，则可以设置为False以提高性能。

train_test_split函数的返回结果是一个元组，包含四个数组：X_train、X_test、y_train和y_test。其中，X_train和X_test是特征数据的训练集和测试集，y_train和y_test是目标变量的训练集和测试集。

train_test_split的应用场景包括但不限于：

评估模型性能：将数据集划分为训练集和测试集，可以用测试集评估模型在未见过数据上的性能表现。
超参数调优：通过交叉验证的方式，将数据集划分为多个训练集和验证集，用于选择最佳的模型超参数。
验证模型泛化能力：将数据集划分为训练集、验证集和测试集，用验证集评估模型的泛化能力，最后用测试集进行最终评估。

腾讯云提供了多个与机器学习和数据处理相关的产品，可以用于支持train_test_split的应用，例如：

腾讯云机器学习平台（https://cloud.tencent.com/product/tcmlp）：提供了丰富的机器学习算法和模型训练、部署的功能，可以方便地进行模型开发和部署。
腾讯云数据万象（https://cloud.tencent.com/product/ci）：提供了图像、视频、音频等多媒体处理的能力，可以用于数据预处理和特征提取。
腾讯云数据库（https://cloud.tencent.com/product/cdb）：提供了多种数据库产品，包括关系型数据库和NoSQL数据库，可以存储和管理训练数据和模型参数。

以上是train_test_split的基本概念、应用场景和相关腾讯云产品的介绍。希望对您有帮助！

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以下是一些常见的数组操作示例： # 数组切片 print(array2[:, 1]) # 数组索引 print(array2[1, 2]) # 数组加法 print(array1 + array1)...= [1, 3, 2, 3, 5] # 划分训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2...= [0, 1, 1, 0] # 划分训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2,...= [0, 1, 1, 0] # 划分训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2,...']] y = data['SalePrice'] # 划分训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size

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房产估值模型训练及预测结果

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shape) 43 ''' 不同变量在信用卡被盗刷和信用卡正常的不同分布情况，选择在不同信用卡状态下的分布有明显区别的变量。...因此剔除变量V13 、V15 、V20 、V22、 V23 、V24 、V25 、V26 、V27 和V28变量 ''' 特征缩放 Amount变量和Time变量的取值范围与其他变量相差较大，所以要对其进行特征缩放...feature_importances_ >>>>', feature_importances_) 16 # 从大到小对特征重要性进行排序，并作图分析 17 # argsort()：对数组排序并返回排序后每个元素对应的未排序时自身所在的索引...train_test_split(X, y, test_size=0.3) 5 X_train,y_train 作为训练数据训练时，保证样本均衡，将X_train和y_train样本过采样处理测试时候...，可以样本不均衡 6 # print('未均衡的y训练集分类统计(Class) >>>>', y_train.value_counts()) 7 8 smote = SMOTE() 9 # ndarray

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,) 实现查看y的时候发现，发现lable是按照从小到大进行排序的，所以取训练集不能直接取前n个为训练集，后n个为测试集，这样得到的模型肯定是不准确的。...20200328004157.png 这个时候可以使用permutation方法，获取到随机打乱的一组索引，之后自定义训练集和测试集的比例，这里设置测试集的比例为0.2，使用numpy的fancy indexing...就可以切割得到完全随机的训练集和测试集。...test_ratio = 0.2 # 注意这里可能取到浮点数，需要强制取整 test_size = int(len(X)*test_ratio) # 得到训练集和测试集的索引 test_indexes...= shuffle_indexes[:test_size] train_indexes = shuffle_indexes[test_size:] # 使用fancy indexing 即可得到训练集和测试集数据

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机器学习实战第2天：幸存者预测任务

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贝叶斯实例中风预测详解--python

(单组) 1.6.3 后验条件计算(测试集) 1.7 结果评估 1.7.1准确率计算 1.7.2 召回率计算 *★,°*:.☆(￣▽￣)/$:*.°★* 。...代码 # 删除id列 data.drop("id", inplace=True, axis=1) drop函数(删除操作)说明: drop函数的使用：删除行、删除列。...，30%预测 (即训练集3577，测试集1533) 代码 # 分割数据 train_x, test_x, train_y, test_y = train_test_split(data,data['stroke...(测试集) 代码 def analyse_input2(self): # 计算测试集数据后验概率并比较 p_p = 0 result = [] in_data=[1,2,3,4,5]...test_y = train_test_split(data,data['stroke'], random_state=1, test_size=0.3) # train_test_split 函数【

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【机器学习】朴素贝叶斯算法：原理、实例应用（文档分类预测）

2.3 划分训练集和测试集一般采用75%的数据用于训练，25%用于测试，因此把数据进行训练之前，先要对数据划分。...：测试数据占比，用小数表示 train_test_split() 返回值 x_train：训练部分特征值 x_test：测试部分特征值 y_train：训练部分目标值 y_test：测试部分目标值...# 划分测试集和训练集 from sklearn.model_selection import train_test_split # 数据的75%用于训练，25%用于测试 x_train,x_test...10行，y news_target = news_target[:-10] #（3）划分测试集和训练集 from sklearn.model_selection import train_test_split...# 数据的75%用于训练，25%用于测试 x_train,x_test,y_train,y_test = train_test_split(news_data,news_target,test_size

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