python中的保持方法

【问题标题】：Holdout method in pythonpython中的保持方法
【发布时间】：2020-02-06 15:18:58
【问题描述】：

如何在 python 中进行 6:4 坚持？我尝试了以下代码：

X_train, X_test, y_train, y_test =  train_test_split(X,y, training_size=0.6, test_size=0.4)

但不确定是否正确。

【问题讨论】：

好吧，你为什么不检查一下结果的大小/暗淡。不过看起来不错。
如果我有 100 个数据点，那么是否意味着我需要用 60 个数据点进行训练，并用其他 40 个数据点进行测试？

标签： python python-3.x scikit-learn

【解决方案1】：

请参阅来自 scikit-learn 的 train_test_split 的文档。

要设置训练集和测试集的大小，您需要通过 train_size（而不是代码中的 training_size）和 test_size。

要将 60% 的数据用于训练，40% 用于测试，您可以这样：

import numpy as np
from sklearn.model_selection import train_test_split

X = np.random.rand(100, 2)
y = range(100)

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, train_size=0.6, test_size=0.4)

您可以确认，对于本示例中使用的 100 个数据点，您得到的训练集大小为 60，测试集大小为 40：

print(len(X_train), len(X_test))
print(len(y_train), len(y_test))
> 60 40
> 60 40

【讨论】：