python机器学习-train_test_split划分数据集的多种用法

train_test_split是Python中机器学习库scikitlearn提供的一个用于划分数据集的函数,其多种用法如下:基础用法:参数:传入数据集X和标签y,指定测试集占的比例test_size,并可选地设置random_state以确保每次执行结果可复现。特点:直观展示训练集与测试集在类别分布上的差异,但随机划分可能导致类别分布不...
python机器学习-train_test_split划分数据集的多种用法
train_test_split是Python中机器学习库scikitlearn提供的一个用于划分数据集的函数,其多种用法如下:
基础用法:
参数:传入数据集X和标签y,指定测试集占的比例test_size,并可选地设置random_state以确保每次执行结果可复现。特点:直观展示训练集与测试集在类别分布上的差异,但随机划分可能导致类别分布不均。优化类别分布一致性:
参数:在基础用法的基础上增加stratify参数,设置为分类标签列y。特点:确保训练集和测试集在类别分布上的均衡性,适用于对数据分布一致性要求较高的场景。整合数据集与标签:
参数:先将数据集X与标签y整合为一个整体data,然后仅传入data参数进行划分,并通过设置test_size和其他相关参数来控制划分比例。返回值:train_test_split返回的值数量减少至两个,分别对应整合后的数据集与标签集。特点:将数据处理与后续操作紧密结合,适用于需要同时处理X与y的情况,处理过程更为简洁。总结: 基础用法适用于快速划分数据集,但需注意类别分布可能不均。 优化类别分布一致性的方法通过stratify参数确保训练集和测试集在类别分布上的均衡性,适用于对数据分布一致性要求较高的场景。 整合数据集与标签的方法在处理数据集与标签集时更为简洁,适用于特定需求场景。在实际应用中,应根据项目需求与数据特性,合理选择合适的方法。
2025-04-25
mengvlog 阅读 9 次 更新于 2025-07-19 13:26:13 我来答关注问题0
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