train test split python что это: понимание и применение
Метод train_test_split в Python используется для разделения данных на обучающую и тестовую выборки.
Вот пример его использования:
from sklearn.model_selection import train_test_split
# Исходные данные
data = [1, 2, 3, 4, 5]
target = [0, 1, 0, 1, 0]
# Разделение на обучающую и тестовую выборки
x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(data, target, test_size=0.2)Детальный ответ
Train Test Split Python - что это?
В машинном обучении, обучение и тестирование модели играют важную роль в оценке качества модели и ее способности обобщать данные. Метод "train test split" является одним из способов разделения исходного набора данных на обучающую выборку и тестовую выборку. Этот метод позволяет оценить работу модели на новых, неизвестных данных.
В Python для разделения данных на обучающую и тестовую выборки используется функция train_test_split из библиотеки sklearn.model_selection. Эта функция позволяет разделить данные на две части в определенном соотношении.
Пример использования:
from sklearn.model_selection import train_test_split
# Исходные данные
X = [[1, 2], [3, 4], [5, 6], [7, 8]]
y = [0, 1, 0, 1]
# Разделение на обучающую и тестовую выборки
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
# Вывод размеров выборок
print("Размер обучающей выборки:", len(X_train))
print("Размер тестовой выборки:", len(X_test))В данном примере мы имеем исходные данные X и y. Функция train_test_split разделяет эти данные на обучающую и тестовую выборки в соотношении 80% - 20%. Параметр random_state используется для воспроизводимости результатов.
После выполнения функции train_test_split мы получаем четыре переменные: X_train, X_test, y_train, y_test. X_train и y_train представляют обучающую выборку, а X_test и y_test - тестовую выборку.
Можно заметить, что обучающая выборка составляет 80% от исходных данных, а тестовая выборка - 20%. Размер выборок может варьироваться в зависимости от задачи и доступности данных.
После разделения данных на обучающую и тестовую выборки, модель обучается на обучающей выборке и затем тестируется на тестовой выборке. Такой подход помогает оценить способность модели к обобщению данных, то есть ее способность работать на новых, ранее не встречавшихся данных.
Разделение данных на обучающую и тестовую выборки является важной составляющей процесса построения и оценки моделей машинного обучения. Это помогает избежать переобучения модели и получить более точные результаты в реальных условиях.