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

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