篩選資料拔除和切分出驗證集 | 就愛喝咖啡
![篩選資料拔除和切分出驗證集](https://i.imgur.com/B2oemyF.jpg)
train_test_split切分數據之小小程式熱身.來切分JOHN國的10筆資料!id,price,sqft_living.1,500000,55.
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祝大家雙十節快樂!連假愉快! 昨天提及了怎麼處理資料中不是float或者是int的方式,也順便提及encoding的方法,那下一步呢?之前在【Day 21】[1]有提到「驗證集」的概念,它可以幫助我們獲得更好的準確率,讓我們在逼近最佳模型的時候能夠進行評估修正!但是,看了看資料夾(下面這張圖) 啊我的驗證集資料呢!?明顯的,資料提供者並沒有事先幫我們分好,所以我們必須自己切分囉~
train_test_split切分數據之小小程式熱身來切分JOHN國的10筆資料! id | price | sqft_living ------------- | ---------- 1 | 500000 | 55 2 | 275000 | 27 3 | 360000 | 33 4 | 780000 | 70 5 | 145000 | 13 6 | 280000 | 26 7 | 860000 | 89 8 | 200000 | 21 9 | 90000 | 10 10 | 680000 | 67
import numpy as np from sklearn.model_selection import train_test_split x_data = np.array([55,27,33,70,13,26,89,21,10,67]) y_data = np.array([500000,275000,360000,780000,145000,280000,860000,200000,90000,680000]) print("x_data",x_data) print("y_data",y_data) X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(x_data, y_data, test_size=0.2, random_state=0) #X_train,X_test, y_train, y_test = model_selection.train_test_split(train_data...
train_test_split用法 train_test_split參數 Stratify train_test_split train_test_split stratify用法 train_test_split random_state意味 Random_state train_test_split Train_test_split sklearn Python train_test_split 沙貝葉插座 路易莎熱量 OranBean COFFEE評價 Backdoor Cafe菜單 台北不限時咖啡廳dcard 半寓咖啡菜單 德佈咖啡 清琳咖啡
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