Python中train_size介绍

在Python中，train_size通常用来定义训练集的大小。train_size是在sklearn库中定义的。

定义

train_size是一个浮点数或整数，它表示用于训练的样本数量与整个数据集大小的比例。通常使用train_size的默认值为0.75，也就是将75％的数据用于训练，25％的数据用于测试。

使用

train_size可以作为参数传递给sklearn库中的许多函数，包括train_test_split和cross_val_score函数。下面是一个使用train_test_split函数的示例代码：

from sklearn.model_selection import train_test_split
X, y = load_data() # load data from somewhere
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, train_size=0.75)

注意事项

在使用train_size时，需要注意以下事项：

• train_size必须小于或等于1.0
• 如果train_size是一个整数，它将表示要使用的样本数而不是比例。例如，train_size=100表示使用100个样本进行训练。
• 如果train_size没有指定，将使用默认值0.75。

总结

train_size是一个在Python中定义的用于定义训练集大小的参数。它可以作为参数传递给许多sklearn库中的函数，例如train_test_split和cross_val_score函数。在使用train_size时，需要注意train_size必须小于或等于1.0，如果train_size是一个整数，则表示使用的样本数而非比例。