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使用Python怎么实现一个分割训练集和测试集-创新互联

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。

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数据集介绍

使用数据集Wine,来自UCI  。包括178条样本,13个特征。

import pandas as pd
import numpy as np

df_wine = pd.read_csv('https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/wine/wine.data', header=None)
df_wine.columns = ['Class label', 'Alcohol',
              'Malic acid', 'Ash',
              'Alcalinity of ash', 'Magnesium',
              'Total phenols', 'Flavanoids',
              'Nonflavanoid phenols',
              'Proanthocyanins',
              'Color intensity', 'Hue',
              'OD280/OD315 of diluted wines',
              '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

from sklearn.model_selection import train_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,可以关注创新互联成都网站设计公司行业资讯频道了解更多相关知识。

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新闻标题:使用Python怎么实现一个分割训练集和测试集-创新互联
新闻来源:http://cdkjz.cn/article/ccijje.html
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