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
