sklearn的train_test_split

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了sklearn的train_test_split相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

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)

 

参数解释:

train_data:被划分的样本特征集

train_target:被划分的样本标签

test_size:如果是浮点数,在0-1之间,表示样本占比;如果是整数的话就是样本的数量

random_state:是随机数的种子。

随机数种子:其实就是该组随机数的编号,在需要重复试验的时候,保证得到一组一样的随机数。比如你每次都填1,其他参数一样的情况下你得到的随机数组是一样的。但填0或不填,每次都会不一样。

随机数的产生取决于种子,随机数和种子之间的关系遵从以下两个规则:

种子不同,产生不同的随机数;种子相同,即使实例不同也产生相同的随机数。

以上是关于sklearn的train_test_split的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

sklearn.model_selection.train_test_split 中分层方法的(无效参数)错误

sklearn的train_test_split

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sklearn 的 train_test_split 中的“Stratify”参数无法正常工作?

我无法导入 sklearn.model_selection.train_test_split

大熊猫上的sklearn train_test_split 按多列分层