机器学习工具之交叉验证数据集自动划分train_test_split

机器学习工具之交叉验证数据集自动划分

1. 使用方式：

from sklearn.model_selection import train_test_split

x_train,x_test,y_train,y_test=train_test_split

(train_data,train_lable,test_size=0.3,random_state=o,stratify=train_lable)

注意：stratify一般用于非平衡数据按train_lable的比例分层，多用于分类

2 . 参数介绍

train_data：样本特征集

train_target：样本的标签集

test_size：样本占比，测试集占数据集的比重，如果是整数的话就是样本的数量

random_state：是随机数的种子。在同一份数据集上，相同的种子产生相同的结果，不同的种子产生不同的划分结果

X_train,y_train:构成了训练集

X_test,y_test：构成了测试集