train_test_split数据切分
train_test_split 数据切分
格式:
X_train,X_test, y_train, y_test =cross_validation.train_test_split(train_data,train_target,test_size=0.3, random_state=0)
参数解释:
train_data:去除label的数据集!!!!
train_target:label集合!!!!
test_size:样本占比,如果是整数的话就是样本的数量
random_state:是随机数的种子。
随机数种子:其实就是该组随机数的编号,在需要重复试验的时候,保证得到一组一样的随机数。比如你每次都填1,其他参数一样的情况下你得到的随机数组是一样的。但填0或不填,每次都会不一样。
随机数的产生取决于种子,随机数和种子之间的关系遵从以下两个规则:种子不同,产生不同的随机数;种子相同,即使实例不同也产生相同的随机数。
样例:
原始数据data,最后一列为标签label(也可以放在第一行)
data=[[1 0 0 ... 1 0]
...
[0 0 0 ... 1 0]]
train_data=[[1 0 0 ... 1 0 ]
[0 1 0 ... 0 0 ]
...
[0 0 0 ... 1 0 ]
[0 1 0 ... 0 1 ]]
train_target=[6 9 ... 6 9]
利用切分函数train_test_split得到,训练集如下,测试集于此类似
X_train=[[1 0 0 ... 1 0 ]
[0 1 0 ... 0 0 ]
...
[0 1 0 ... 0 1 ]]
y_train=[6 9 ... 9]
参考:https://blog.csdn.net/mrxjh/article/details/78481578
train_test_split数据切分的更多相关文章
- 数据切分——Atlas读写分离Mysql集群的搭建
关于数据切分的原理可以参见博客: http://blog.csdn.net/jhq0113/article/details/44226789 关于Atlas的介绍可以参见博客: http://blog ...
- MySQL数据切分的相关概念和原理详解
对于数据切分,我们可能还不是很熟悉,但是它对于MySQL数据库来说也是相当重要的一门技术,本文我们就详细介绍一下MySQL数据库的数据切分的相关知识,接下来就让我们一起来了解一下这部分内容. 什么是数 ...
- MySql(十四):MySql架构设计——可扩展性设计之数据切分
一.前言 通过 MySQL Replication 功能所实现的扩展总是会受到数据库大小的限制,一旦数据库过于庞大,尤其是当写入过于频繁,很难由一台主机支撑的时候,我们还是会面临到扩展瓶颈.这时候,我 ...
- MySQL性能调优与架构设计——第 14 章 可扩展性设计之数据切分
第 14 章 可扩展性设计之数据切分 前言 通过 MySQL Replication 功能所实现的扩展总是会受到数据库大小的限制,一旦数据库过于庞大,尤其是当写入过于频繁,很难由一台主机支撑的时候,我 ...
- 数据库性能提升利器—Mycat数据切分
一.前言 数据库是每个系统都不可缺少的东西,里面记录了系统各种数据资料.但是如今的数据膨胀的时代,数据库性能不能满足我们的需要了.所以我们要对数据库进行强化,就用到了Mycat. 二.何为数 ...
- 可伸缩性架构常用技术——之数据切分 Data Sharding/Partition
1. 简介 本来想写一篇可伸缩性架构方面的文章,发现东西太多了,久久未能下笔,这里首先把大家最关注的数据切分(Partition/Sharding)方面的内容先写完,给大家参考. 我们知道,为了应对不 ...
- Mycat 数据切分 看这一篇就够了
数据切分 数据切分指的是通过某种特定的条件,将我们存放在同一个数据库中的数据分散存放到多个数据库上面,以达到分散单台设备负载的效果. 数据的切分根据其切分规则的类型,可以分为两种切分模式.一种 ...
- 机器学习入门-交叉验证选择参数(数据切分)train_test_split(under_x, under_y, test_size, random_state), (交叉验证的数据切分)KFold, recall_score(召回率)
1. train_test_split(under_x, under_y, test_size=0.3, random_state=0) # under_x, under_y 表示输入数据, tes ...
- 基于sklearn和keras的数据切分与交叉验证
在训练深度学习模型的时候,通常将数据集切分为训练集和验证集.Keras提供了两种评估模型性能的方法: 使用自动切分的验证集 使用手动切分的验证集 一.自动切分 在Keras中,可以从数据集中切分出一部 ...
随机推荐
- vscode 的使用笔记
1.使用vscode 的终端命令 ctrl + ~ 打开 vs 的终端 这是使用windows 自带的shell终端, 使用git.bash的shell 在设置里面,找到 terminal.int ...
- 阿里云rds mysql数据库数据恢复到ecs中
背景:aliyun上的rds数据库快满了,于是删除了某个备份的表后面大boss说是有用的表,需要恢复回来,阿里云有7天内的物理全量备份(通过percona-xtrabackup备份的)第一时间应该延长 ...
- windows 中java开发环境搭建
安装jdk1.6 1.下载tomcat服务器 2. 解压缩tomcat * 不要使用含有空格和中文目录 3.启动tomcat之前 配置 JAVA_HOME 环境变量 ------ 配置JDK安装路径 ...
- Kafka中文官方文档
参见链接:http://orchome.com/kafka/index
- python PIL实现图片合成
在项目中需要将两张图片合在一起.遇到两种情况,一种就是两张非透明图片的合成, 一种是涉及到透明png的合成. 相关API见 http://pillow.readthedocs.io/en/latest ...
- tcp协议简单了解
HTTP简介 HTTP协议是Hyper Text Transfer Protocol(超文本传输协议)的缩写,是用于从万维网(WWW:World Wide Web )服务器传输超文本到本地浏览器的传送 ...
- Vue项目构建开发笔记(vue-lic3.0构建的)
1.router.js里面 { path: '/about', name: 'about', // route level code-splitting // this generates a sep ...
- Windows 批处理大全(附各种实例)
Windows 批处理大全(附各种实例) 2009年07月19日 21:31:00 阅读数:2552 批处理文件是无格式的文本文件,它包含一条或多条命令.它的文件扩展名为 .bat 或 .cmd.在命 ...
- LeetCode(120):三角形最小路径和
Medium! 题目描述: 给定一个三角形,找出自顶向下的最小路径和.每一步只能移动到下一行中相邻的结点上. 例如,给定三角形: [ [2], [3,4], [6,5,7], [4,1,8,3] ] ...
- python截图
import time import os, win32gui, win32ui, win32con, win32api def window_capture(dpath,name,srcbmp=[0 ...