使用train_test_split函數(shù)可以將原始數(shù)據(jù)集按照一定比例劃分訓(xùn)練集和測(cè)試集對(duì)模型進(jìn)行訓(xùn)練

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一、舉例

import numpy as np #科學(xué)計(jì)算庫(kù)

from sklearn.model_selection import train_test_split #train_test_split函數(shù)

x = np.arange(15).reshape(-1, 3) #生成5行3列的一個(gè)矩陣

>>x

array([[ 0,  1,  2],
       [ 3,  4,  5],
       [ 6,  7,  8],
       [ 9, 10, 11],
       [12, 13, 14]])

y = np.arange(5) #5個(gè)數(shù)的向量

>>y

array([0, 1, 2, 3, 4])

x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(x, y, test_size=0.2, random_state=1)

>>x_train

array([[ 3,  4,  5],
       [12, 13, 14],
       [ 0,  1,  2],
       [ 9, 10, 11]])

>>x_test

array([[6, 7, 8]])

>>y_train

array([1, 4, 0, 3])

>>y_test

array([2])

二 說(shuō)明

x，y是原始的數(shù)據(jù)集。x_train,y_train 是原始數(shù)據(jù)集劃分出來(lái)作為訓(xùn)練模型的，fit模型的時(shí)候用。

x_test,y_test 這部分的數(shù)據(jù)不參與模型的訓(xùn)練，而是用于評(píng)價(jià)訓(xùn)練出來(lái)的模型好壞，score評(píng)分的時(shí)候用。
test_size=0.2 測(cè)試集的劃分比例
random_state=1 隨機(jī)種子，如果隨機(jī)種子一樣，則隨機(jī)生成的數(shù)據(jù)集是相同的


三 使用KNN

from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
knn_clf = KNeighborsClassifier()
knn_clf.fit(x_train, y_train) #用fit訓(xùn)練模型，x_train, y_train是第一步劃分的數(shù)據(jù)集。

knn_clf.score(x_test, y_test) #score測(cè)試模型，x_test, y_test是第一步劃分得到的

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網(wǎng)頁(yè)標(biāo)題：機(jī)器學(xué)習(xí)sklearn中的train_test_split()函數(shù)-創(chuàng)新互聯(lián)
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