Sklearn切分数据集（超详细）

目录

一、安装sklearn库

二、库模块导入

三、数据集切分详细展示

四、数据集切分结果

五、数据集切分注意事项

当一个数据集足够大时，可将同一数据集按比例切分为训练集和测试集。Sklearn库在机器学习中具有非常重要的作用。在本篇文中，将介绍如何使用sklearn库的model_selection模块，以及具体实现细节。

使用下列命令进行sklearn库安装：

安装提示：下载安装时不可直接输入sklearn，官方名称为scikit-learn，若直接输入sklearn进行下载，pip会无法找到该包并报错

下列为数据集切分代码部分及其模块解释：

1、首先，导入sklearn.model_selection库中的train_test_split函数，该函数用于将数据集分割成训练集和测试集。

2、X_whole是包含所有输入特征的数据集，通常是一个二维数组或矩阵。

3、y_whole是对应于X_whole的目标变量或标签的数据集，通常是一个一维数组或向量。

4、test_size=0.2指定了要将数据集分成训练集和测试集的比例，这里设置为0.2表示将数据集的20%用于测试，剩余80%用于训练模型。

5、random_state=100是一个可选参数，它设置了随机数生成器的随机种子。通过指定相同的种子值，我们可以确保每次运行代码时得到相同的随机数据分割，这对于实验的可重复性非常重要。

6、最后，train_test_split函数将根据指定的参数，将输入的数据集X_whole和y_whole分成四个部分：x_train_w（训练特征数据），x_test_w（测试特征数据），y_train_w（训练目标数据）和y_test_w（测试目标数据）

以上为训练集数据，占总数据集的80%，共417条

以上为测试集的数据样本，共105条数据，约占总数据集的20%

在切分数据集（通常是训练集和测试集）时，有一些重要的注意事项和最佳实践，以确保您的机器学习实验能够顺利进行并获得可靠的结果。以下是一些常见的注意事项：

1、随机性和可重复性

2、分层抽样

3、数据预处理

4、保留独立验证集

如有不足，请在评论区留言指正。