Scikit-learn 中的 train_test_split

Scikit-learn 中的 train_test_split 函数是机器学习任务中常用的工具，用于将数据集分为训练集和测试集。以下是一些关于如何使用该函数的基础知识。

• 用途: train_test_split 函数通常用于模型开发过程中的数据划分，以确保模型在未见过的数据上表现良好。

• 参数:

  • X: 特征数据。
  • y: 标签数据。
  • test_size: 测试集的比例，可以是分数或整数。
  • random_state: 随机种子，确保结果的可重复性。

• 示例:

  from sklearn.model_selection import train_test_split
  
  X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
  

扩展阅读

想要了解更多关于 Scikit-learn 的信息，可以参考以下链接：

• Scikit-learn 官方文档

相关资源

• 机器学习入门教程

Machine Learning

返回首页