Python中测试集大小的选择——test_size

在机器学习领域，测试集大小(test_size)是一项必须仔细考虑的重要因素。正确选择测试集大小可以有助于准确评估模型的性能，并确保从训练集得出的结果具有合理性。在Python中，可以使用多种方法来选择测试集大小。

scikit-learn中的train_test_split函数

在scikit-learn中，train_test_split函数提供了选择测试集大小的方便方法。此函数在默认情况下将数据集随机分成两个子集：训练集和测试集。它采用train_size和test_size两个参数来控制训练集和测试集的大小。这些参数的默认值为0.75(train_size)和0.25(test_size)。

from sklearn.model_selection import train_test_split

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42)

在上述示例中，数据集被随机分成70%的训练集和30%的测试集。

为什么要选择测试集大小？

选择测试集大小的原因是确保模型对新数据的泛化能力。如果我们使用太小的测试集，可能会低估模型在全局数据集上的性能。相反，如果测试集太大，可能会导致模型的训练时间过长。

因此，在使用train_test_split函数时，我们应该选择一组合适的训练集和测试集大小，以确保模型的性能具有合理性和泛化能力。

总结

在Python中，选择测试集大小是机器学习领域中一个关键的步骤。使用train_test_split函数可以方便地进行此操作，从而确保我们的机器学习模型能够具有合理的泛化能力和性能。