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  • train_test_split用法总结

    千次阅读 2021-01-04 21:12:44
    sklearn.model_selection.train_test_split随机划分训练集和测试集 官网文档:...

    sklearn.model_selection.train_test_split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)

    cross_validatio为交叉验证

    参数解释:

    train_data:所要划分的样本特征集
    train_target:所要划分的样本结果
    test_size: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。

    import numpy as np
    from sklearn.model_selection import train_test_split
     
    X,y=np.arange(10).reshape((5,2)),range
    X=np.array([[0,1],[2,3],[4,5],[6,7],[8,9]])
    y=[0,1,2,3,4]
    print(X)
    print(y)
    X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.33, random_state=0)
    print(X_train)
    print(y_train)
    print(X_test)
    print(y_test)
    
    

    结果为

    [[0 1]
     [2 3]
     [4 5]
     [6 7]
     [8 9]]
    [0, 1, 2, 3, 4]
    [[2 3]
     [6 7]
     [8 9]]
    [1, 3, 4]
    [[4 5]
     [0 1]]
    [2, 0]
    
    
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  • train_test_split用法

    千次阅读 2019-04-07 19:07:06
    https://blog.csdn.net/mrxjh/article/details/78481578
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  • Sklearn的train_test_split用法

    万次阅读 多人点赞 2018-01-28 20:17:15
    用途在机器学习中,该函数可按照用户设定的比例...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

    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

    CodeText
    X待划分的样本特征集合
    y待划分的样本标签
    test_size若在0~1之间,为测试集样本数目与原始样本数目之比;若为整数,则是测试集样本的数目。
    random_state随机数种子
    X_train划分出的训练集数据(返回值)
    X_test划分出的测试集数据(返回值)
    y_train划分出的训练集标签(返回值)
    y_test划分出的测试集标签(返回值)

    代码示例
    输入:

    import numpy as np
    from sklearn.model_selection import train_test_split
    
    #创建一个数据集X和相应的标签y,X中样本数目为100
    X, y = np.arange(200).reshape((100, 2)), range(100)
    
    #用train_test_split函数划分出训练集和测试集,测试集占比0.33
    X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split( X, y, test_size=0.33, random_state=42)
    
    #打印出原始样本集、训练集和测试集的数目
    print("The length of original data X is:", X.shape[0])
    print("The length of train Data is:", X_train.shape[0])
    print("The length of test Data is:", X_test.shape[0])
    

    输出:

    The length of original data X is: 100
    The length of train Data is: 67
    The length of test Data is: 33
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  • train_test_split参数解释

    2021-10-20 11:32:15
    在训练时我们时常需要划分数据集,这时常常使用sklearn.model_selection.train_test_split函数 常用方法: X_train,X_test, y_train, y_test =sklearn.model_selection.train_test_split(train_data,train_target,...

    创建时间:2021.10.20
    在训练时我们时常需要划分数据集,这时常常使用sklearn.model_selection.train_test_split函数
    常用方法:

    X_train,X_test, y_train, y_test =sklearn.model_selection.train_test_split(train_data,train_target,test_size=0.4, random_state=0,stratify=y_train)
    # train_data:所要划分的样本特征集
    

    官网对该函数的说明是:

    sklearn.model_selection.train_test_split(*arrays, test_size=None, train_size=None, random_state=None, shuffle=True, stratify=None)

    用途
    Split arrays or matrices into random train and test subsets
    Quick utility that wraps input validation and next(ShuffleSplit().split(X, y)) and application to input data into a single call for splitting (and optionally subsampling) data in a oneliner.
    (翻译)将数组或矩阵拆分为随机训练和测试子集 包含输入验证和 next(ShuffleSplit().split(X, y)) 的快速实用程序以及将数据输入到单个调用中的应用程序,以便在单行中拆分(和可选的子采样)数据 .

    参数
    参数

    输出
    输出

    理解:

    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None时,test size自动设置成0.25
    

    train_size:可以为浮点、整数或None,默认为None

    ①若为浮点时,表示训练集占总样本的百分比
    
    ②若为整数时,表示训练样本的样本数
    
    ③若为None时,train_size自动被设置成0.75
    

    random_state:可以为整数、RandomState实例或None,默认为None

    ①若为None时,每次生成的数据都是随机,可能不一样
    
    ②若为整数时,每次生成的数据都相同
    

    stratify:可以为类似数组或None

    ①若为None时,划分出来的测试集或训练集中,其类标签的比例也是随机的
    
    ②若不为None时,划分出来的测试集或训练集中,其类标签的比例同输入的数组中类标签的比例相同,可以用于处理不均衡的数据集
    

    官网案例:

    >>> import numpy as np
    >>> from sklearn.model_selection import train_test_split
    >>> X, y = np.arange(10).reshape((5, 2)), range(5)
    >>> X
    array([[0, 1],
           [2, 3],
           [4, 5],
           [6, 7],
           [8, 9]])
    >>> list(y)
    [0, 1, 2, 3, 4]
    
    >>> X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(
    ...     X, y, test_size=0.33, random_state=42)
    ...
    >>> X_train
    array([[4, 5],
           [0, 1],
           [6, 7]])
    >>> y_train
    [2, 0, 3]
    >>> X_test
    array([[2, 3],
           [8, 9]])
    >>> y_test
    [1, 4]
    
    >>> train_test_split(y, shuffle=False)
    [[0, 1, 2], [3, 4]]
    
    展开全文
  • sklearn.model_selection.train_test_split 用法

    万次阅读 多人点赞 2018-01-10 15:06:43
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  • sklearn.cross_validation.train_test_split用法

    千次阅读 2018-11-02 09:49:47
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  • train_test_split 函数 

    千次阅读 2020-08-27 09:17:56
    在机器学习中,我们通常将原始数据...X_train,X_test, y_train, y_test =sklearn.model_selection.train_test_split(train_data,train_target,test_size=0.4, random_state=0,stratify=y_train)# train_data:所要划.
  • train_test_split()函数

    万次阅读 多人点赞 2018-09-13 14:49:59
    sklearn.model_selection.train_test_split随机划分训练集和测试集 官网文档:...
  • train_test_split()函数是用来随机划分样本数据为训练集和测试集的,当然也可以人为的切片划分。 优点:随机客观的划分数据,减少人为因素 完整模板: train_X,test_X,train_y,test_y = train_test_split(train_data...
  • python中train_test_split()

    2021-01-22 16:38:09
    train_test_split()函数是用来随机划分样本数据为训练集和测试集的,当然也可以人为的切片划分。 优点:随机客观的划分数据,减少人为因素 完整模板: train_X,test_X,train_y,test_y = train_test_split(train_data...
  • train_test_split()用法

    2020-04-20 16:24:29
    https://blog.csdn.net/The_Time_Runner/article/details/93613943
  • sklearn中train_test_split使用方法和源码学习
  • sklearn的train_test_split函数用法

    千次阅读 2018-05-09 09:07:04
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  • sklearn的train_test_split函数的random_state

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train_test_split的用法