【Python学习】 - sklearn学习 - 交叉验证中的常用函数
生活随笔
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【Python学习】 - sklearn学习 - 交叉验证中的常用函数
小編覺得挺不錯的,現在分享給大家,幫大家做個參考.
首先調入庫:from sklearn.model_selection import train_test_split
train_test_split是交叉驗證中常用的函數,功能是從樣本中隨機的按比例選取train data和test data。注意輸出的參數對應的次序。
語法:
X_train,X_test, y_train, y_test =?cross_validation.train_test_split(train_data,train_target,test_size=0.4, random_state=0)
參數:X代表數據,y代表對應的分類label
- train_data:所要劃分的樣本特征集(其實就是X)
- train_target:所要劃分的樣本結果(其實就是y)
- test_size:樣本占比,如果是整數就是樣本的數量
- random_state:隨機數的種子
隨機數種子:
其實就是該組隨機數的編號,在需要重復試驗的時候,保證得到一組一樣的隨機數。比如你每次都填1,其他參數一樣的情況下你得到隨機數組是一樣的。但填0或不填,每次都不一樣。
隨機數的產生取決于種子,隨機數和種子之間的關系遵從以下兩個規則:
種子不同,產生不同的隨機數;種子相同,即使實例不同也產生相同的隨機數。
總結
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