如何在拆分后重新合并X_test和y_test & x_train和y_train？ - 腾讯云开发者社区

split(X[, y, groups]) 生成索引，将数据拆分为训练集和测试集。...split(X[, y, groups]) 生成索引，将数据拆分为训练集和测试集。...,X_test,y_train,y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.4, random_state=0) print("X_train,的形态...',C=1).fit(X_train,y_train) print('交叉验证法前测试数据的得分：{:.2%}:\n'.format(svc.score(X_test,y_test)))...的形态:(60, 4) y_train的形态:(90,) y_test的形态:(60,) 交叉验证法前测试数据的得分：96.67%:: 交叉验证法后测试数据的平均分：98.00%: 交叉验证法后测试数据的得分

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机器学习测试笔记（14）——决策树与随机森林

1.4剪枝解决过拟合的方法是剪枝，预剪枝（Pre-pruning）和后剪枝（post-pruning）。预剪枝及早停止树的增长；后剪枝先形成树，然后再剪枝。...(tree.score(x_train,y_train))) print("剪枝，测试数据集上的精度:{:.3f}".format(tree.score(x_test,y_test)))...X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, stratify=y,random_state=42) # 初始化一个包含 5...x_train,x_test,y_train,y_test=train_test_split(x,y,random_state=0) #查看拆分后的数据集大小情况 print('x_train_shape...---拆分数据集/模型训练/测试---决策树算法 #2.3 模型测试---算法.score(x_test,y_test) score_test=tree.score(x_test,y_test

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您找到你想要的搜索结果了吗？

是的

没有找到

使用 scikit-learn 的 train_test_split() 拆分数据集

您可以使用单个函数调用拆分输入和输出数据集： >>> >>> x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(x, y) >>> x_train...这将启用分层拆分： >>> >>> x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split( ......最后，您可以使用以下命令关闭数据混洗和随机拆分shuffle=False： >>> >>> x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split( .....x, y, test_size=0.4, random_state=0 ... ) 现在你有了训练集和测试集。训练数据包含在x_train和y_train，而测试的数据是x_test和y_test。..., y_train) >>> model.score(x_train, y_train) 0.7668160223286261 >>> model.score(x_test, y_test) 0.6882607142538016

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机器学习测试笔记（13）——决策树与随机森林

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ML算法——KNN随笔【全国科技工作者日创作】【机器学习】

比如，如果使用随机拆分数据的方式进行验证，因为随机拆分数据的时候存在不随机的情况，所以就会对验证效果产生影响。..., X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, random_state=50) #预测结果 predictions = [knn_classify...(X_train, y_train, data, 3) for data in X_test] correct = np.count_nonzero((predictions == y_test) ==...=3) clf.fit(X_train, y_train) # from sklearn.metrics import accuracy_score acc = accuracy_score(y_test...可扩展性：自己实现KNN算法可以让你更好地了解如何扩展算法以适应不同的数据集和场景。例如，你可以尝试使用不同的距离度量（如曼哈顿距离或切比雪夫距离），或者调整K值以获得更好的性能。

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机器学习的敲门砖：kNN算法（中）

分割成X_train, X_test, y_train, y_test""" assert X.shape[0] == y.shape[0], \ "the size of X must...return X_train, X_test, y_train, y_test 调用 from myAlgorithm.model_selection import train_test_split...X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y) print(X_train.shape) print(X_test.shape) print...=3) knn_clf.fit(X_train, y_train) y_predict = knn_clf.predict(X_test)# 比对y_predict和y_test结果是否一致sum(y_predict...(n_neighbors=3) knn_clf.fit(X_train, y_train) y_predict = knn_clf.predict(X_test) accuracy_score(y_test

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机器学习的敲门砖：kNN算法（中）

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1.6w字超全汇总！56个sklearn核心操作！！！

y_train) y_pred = model.predict(X_test) 其中，X_train是训练集的特征数据，y_train是训练集的目标数据，X_test是测试集的特征数据，y_test是测试集的目标数据...y_train) y_pred = model.predict(X_test) 其中，X_train是训练集的特征数据，y_train是训练集的目标数据，X_test是测试集的特征数据，y_test是测试集的目标数据..., y_train) y_pred = model.predict(X_test) 其中，X_train是训练集的特征数据，y_train是训练集的目标数据，X_test是测试集的特征数据，y_test...X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) # 使用SVC进行拟合和预测...X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) # 使用SVR进行拟合和预测

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关于重温机器学习笔记-线性模型

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python线性判别分析（LDA）小实例

PCA(主成分分析) 数据集使用的是鸢尾花数据 from sklearm.datasets import load_iris df = load_iris() print(df.DESCR) 将数据集拆分为训练集和测试集...from sklearn.model_selection import train_test_split X_train, X_test,y_train,y_test = train_test_split..., X_test, y_train, y_test = train_test_split( X, y, test_size=0.33, random_state=42) ......X_train array([[4, 5], [0, 1], [6, 7]]) y_train [2, 0, 3] X_test array...1, 1, 0, 2, 0, 0, 1, 2, 1, 0, 1, 2, 2, 0, 1, 2, 2]) LDA.score(X_test,y_test) Out[21]: 1.0 dir

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手把手教你用PyTorch创建首个神经网络

读完全文后你将会对如何在PyTorch 库中执行人工神经网络运算以预测原先未见的数据有一个基本的了解。本文并无深奥高级的内容，因为后续文章将会介绍。长话短说，现在就开始吧。...拆分训练集和测试集在此环节，将使用 Scikit-Learn库拆分训练集和测试集。随后, 将拆分过的数据由 Numpy arrays 转换为PyTorch tensors。...代码如下： X = iris.drop('Name', axis=1).values y = iris['Name'].valuesX_train, X_test, y_train, y_test =...train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)X_train = torch.FloatTensor(X_train) X_test =...torch.FloatTensor(X_test) y_train = torch.LongTensor(y_train) y_test = torch.LongTensor(y_test) 如果从

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根据已给字符数据，训练逻辑回归、随机森林、SVM，生成ROC和箱线图

X_train, X_test, y_train, y_test = cross_validation.train_test_split(X, y, test_size = 0.5, random_state...= 0) print (len(X_train), len(X_test), len(y_train), len(y_test)) #使用6折交叉验证，并且画ROC曲线，也可以用下面产生5折交叉验证，..., y_train) # 预测 y_pred = classifier.predict(X_test) y_train_pred = classifier.predict(X_train) # 计算得分..., y_train) scores = classifier.score(X_test , y_test) scores1 = np.mean(scores) print ('LogisticRegression..., y_train) scores = classifier.score(X_test , y_test) scores4 = np.mean(scores) print ('support vector

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围观SVM模型在分类和预测问题上的强悍表现！

通常在建模前都需要将原始数据集拆分为两个部分，分别用于模型的构建和测试，具体代码如下： # 将数据拆分为训练集和测试集 predictors = letters.columns[1:] X_train...,X_test,y_train,y_test = model_selection.train_test_split(...接下来，使用非线性SVM模型对该数据集进行重新建模，代码如下： # 使用网格搜索法，选择非线性可分SVM“类”中的最佳C值和核函数 kernel=['rbf','linear','poly','sigmoid...(y_test,pred_svc) out: 0.9788 如上结果所示，经过5重交叉验证后，发现最佳的惩罚系数C为5，最佳的核函数为径向基核函数。...代码如下： # 将数据拆分为训练集和测试集 X_train,X_test,y_train,y_test = model_selection.train_test_split(X, y, test_size

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K-近邻算法（KNN）实战

sepal length (cm)', 'sepal width (cm)', 'petal length (cm)', 'petal width (cm)']四个特征，一一对应其data中的每一列数据 5.拆分训练集和测试集...#data 一分为二，训练数据X_train,x_test; #target 一分为二 y_train,y_test #y_train 目标值，y_test （保留的真实值） X_train,x_test...() #训练数据 knn.fit(X_train,y_train) 7.查看准确率 knn.score(x_test,y_test） 8.进行测试，并将预测结果与真实结果对比 #进行测试，只将数据交给model...进行预测 y_ = knn.predict(x_test) y_ y_是预测结果，y_test是真实标签，对比即可 9.展示数据 #获取训练样本 #对原始数据进行处理，获取花萼的长度和宽度 #绘制展示这些花...X_train = data[:,:2] y_train = ta 使用三点图展示数据 plt.scatter(X_train[:,0],X_train[0:,1],c=y_train,cmap

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【机器学习】朴素贝叶斯算法：多项式、高斯、伯努利，实例应用（心脏病预测）

然后将原始数据拆分成特征值和目标值，特征参数是：胆固醇、年龄等13项数据，目标为target这一列，即是否得了心脏病。...划分方式： x_train,x_test,y_train,y_test = train_test_split(x数据,y数据,test_size=数据占比) 有关划分划分训练集和测试集的具体操作，包括参数...、返回值等 #（3）划分训练集和测试集 from sklearn.model_selection import train_test_split x_train,x_test,y_train,y_test...,y_train) # 计算准确率--评分法 gauss_accuracy = gauss_nb.score(x_test,y_test) # 预测 gauss_result = gauss_nb.predict...sklearn.model_selection import train_test_split x_train,x_test,y_train,y_test = train_test_split(data_feature

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线性回归模型使用技巧

, y_train)y_pred_lasso = lasso_model.predict(X_test)mse_lasso = mean_squared_error(y_test, y_pred_lasso..., y_train)y_pred_ridge = ridge_model.predict(X_test)mse_ridge = mean_squared_error(y_test, y_pred_ridge..., y_train)X_test_selected = selector.transform(X_test)# 使用选定的特征训练和评估模型model_kbest = LinearRegression(...预处理和特征缩放在某些情况下，特征缩放（如标准化或归一化）可以改善模型的性能。...X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)# 创建并训练线性回归模型

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Keras-深度学习-神经网络-电影评论情感分析模型

keras.layers import Dense, Embedding, GlobalAveragePooling1D ②通过调用 imdb.load_data 函数加载 IMDB 电影评论数据集，并将其拆分为训练集和测试集...vocab_size = 10000 maxlen = 256 (x_train, y_train), (x_test, y_test) = imdb.load_data(num_words=vocab_size...model.fit(x_train, y_train, epochs=10, batch_size=128, validation_data=(x_test, y_test)) ⑥使用测试集对训练好的模型进行评估..., y_train), (x_test, y_test) = imdb.load_data(num_words=vocab_size) x_train = tf.keras.preprocessing.sequence.pad_sequences..., y_train, epochs=10, batch_size=128, validation_data=(x_test, y_test)) # 在测试集上评估模型 loss, accuracy =

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独家 | 从基础到实现：集成学习综合教程（附Python代码）

示例代码：这里x_train由训练数据中的自变量组成，y_train是训练数据的目标变量。验证集是x_test（自变量）和y_test（目标变量）。...model = AdaBoostRegressor() model.fit(x_train, y_train) model.score(x_test,y_test) 参数： base_estimators...() model.fit(x_train, y_train) model.score(x_test,y_test) 参数： nthread 这用于并行处理，应输入系统中的核心数如果你希望在所有核心上运行...= np.float)[0] model.fit(x_train,y_train,cat_features=([ 0, 1, 2, 3, 4, 10]),eval_set=(x_test, y_test...= np.float)[0] model.fit(x_train,y_train,cat_features=([ 0, 1, 2, 3, 4, 10]),eval_set=(x_test, y_test

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使用机器学习进行压力标准测试（附Python代码演练）

分词将文本拆分为单词或标记：将文本拆分为单独的单词或标记以准备进一步分析。研究人员可以通过使用空格或更先进的标记化技术来实现这一点，例如利用 NLTK 或 spaCy 等库。...Multinomial NB*********************') print('\n') model_nb_tf(x_train, x_test, y_train, y_test) print...KNN*********************') print('\n') model_knn_tf(x_train, x_test, y_train, y_test) print('\n') print...Adaptive Boosting*********************') print('\n') model_ab_tf(x_train, x_test, y_train, y_test) print...x=stress['clean_text'] y=stress['label'] x_train,x_test,y_train,y_test=train_test_split(x,y,test_size

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快速入门Python机器学习（20）

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, stratify=y,random_state=42) # 初始化一个包含...#拆分数据集---x,y都要拆分，rain_test_split(x,y,random_state=0),random_state=0使得每次生成的伪随机数不同 x_train,x_test,y_train...,y_test=train_test_split(x,y,random_state=0) #查看拆分后的数据集大小情况 print('x_train_shape:{}'.format(x_train.shape...tree.fit(x_train, y_train) ##2、数据建模---拆分数据集/模型训练/测试---决策树算法 #2.3 模型测试---算法.score(x_test,y_test) score_test...=tree.score(x_test,y_test) score_train=tree.score(x_train,y_train) print('test_score:{:.2%}'.format(score_test

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快速入门Python机器学习（36）

机器学习测试笔记（14）——决策树与随机森林

使用 scikit-learn 的 train_test_split() 拆分数据集

机器学习测试笔记（13）——决策树与随机森林

ML算法——KNN随笔【全国科技工作者日创作】【机器学习】

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1.6w字超全汇总！56个sklearn核心操作！！！

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根据已给字符数据，训练逻辑回归、随机森林、SVM，生成ROC和箱线图

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线性回归模型使用技巧

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