使用Python怎么实现一个分割训练集和测试集
使用Python怎么实现一个分割训练集和测试集?针对这个问题,这篇文章详细介绍了相对应的分析和解答,希望可以帮助更多想解决这个问题的小伙伴找到更简单易行的方法。
数据集介绍
使用数据集Wine,来自UCI 。包括178条样本,13个特征。
importpandasaspd importnumpyasnp df_wine=pd.read_csv('https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/wine/wine.data',header=None) df_wine.columns=['Classlabel','Alcohol', 'Malicacid','Ash', 'Alcalinityofash','Magnesium', 'Totalphenols','Flavanoids', 'Nonflavanoidphenols', 'Proanthocyanins', 'Colorintensity','Hue', 'OD280/OD315ofdilutedwines', 'Proline']
分割训练集和测试集
随机分割
分为训练集和测试集
方法:使用scikit-learn中model_selection子模块的train_test_split函数
fromsklearn.model_selectionimporttrain_test_split X,y=df_wine.ix[:,1:].values,df_wine.ix[:,0].values X_train,X_test,y_train,y_test=train_test_split(X,y,test_size=0.25,random_state=0)#随机选择25%作为测试集,剩余作为训练集
关于使用Python怎么实现一个分割训练集和测试集问题的解答就分享到这里了,希望以上内容可以对大家有一定的帮助,如果你还有很多疑惑没有解开,可以关注恰卡编程网行业资讯频道了解更多相关知识。
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