《自然語言處理技術》基礎案例對數據集劃分測試集和訓練集V1.0_第1頁
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文檔簡介

《自然語言處理技術》代碼42，得到數據集形狀如下。特征矩陣形狀:(150,4)目標向量形狀:(150,)劃分數據集為訓練集和測試集劃分Iris數據集為訓練集和測試集，如REF_Ref133687894\h代碼43所示。代碼STYLEREF1\s4SEQ代碼\*ARABIC\s13劃分數據集#使用train_test_split函數將數據集劃分為訓練集和測試集#test_size=0.2表示將20%的數據作為測試集，80%的數據作為訓練集#random_state用于指定隨機數種子，保證每次劃分結果的一致性X_train,X_test,y_train,y_test=train_test_split(X,y,test_size=0.2,random_state=42)輸出劃分后的訓練集和測試集最后輸出劃分后的訓練集和測試集的形狀，如REF_Ref133687041\h代碼44所示。代碼STYLEREF1\s4SEQ代碼\*ARABIC\s14輸出劃分后訓練集和測試集print("訓練集:")print(X_train)print(y_train)print("測試集:")print(X_test)print(y_test)運行REF_Ref133687041\h代碼44，得到訓練集和測試集的形狀如

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