python如何划分训练集
用户关注问题
如何使用Python进行数据集的训练集和测试集划分？
我有一个数据集，想用Python把它拆分成训练集和测试集，应该怎么操作？
利用sklearn库的train_test_split函数划分数据集
Python中可以使用scikit-learn库中的train_test_split函数来轻松完成数据集的划分。该函数允许指定训练集和测试集的比例，并支持随机划分，保证数据的代表性。例如：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)。
如何确定训练集和测试集的合适比例？
在划分训练集时，应该选择多少比例的数据作为训练集和测试集才比较合适？
常用的训练集与测试集比例选择建议
常见的做法是将数据集的70%到80%分配为训练集，剩余部分作为测试集。比例具体可根据数据量和任务需求进行调整。较大的训练集有助于模型学习更多信息，但测试集也需要足够大以保证评估准确。
如何在划分训练集时保证数据的随机性和可复现性？
我想确保每次划分训练集和测试集的数据顺序不同，但又能保证效果可复现，怎么做？
设置随机种子以控制数据划分的重复性
使用train_test_split函数时，可以传入random_state参数设置随机种子。这个参数控制随机数生成器的状态，确保每次运行时划分结果相同，实现可复现。如果不设置，数据划分将每次随机变化。