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sklearn.model_selection.train_test_split 본문
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from sklearn.model_selection import train_test_split
X_train,X_test,y_train,y_test=train_test_split(iris.data,iris.target,shuffle=False)
# shuffle=False : 섞지 않겠다
# 기본 75% / 25%
np.bincount(y_test)array([ 0, 0, 38], dtype=int64)
from sklearn.model_selection import train_test_split
X_train,X_test,y_train,y_test=train_test_split(iris.data,iris.target,shuffle=True)
# shuffle=True : 섞겠다
# 기본 75% / 25%
np.bincount(y_test)array([11, 12, 15], dtype=int64)
X_train,X_test,y_train,y_test=train_test_split(iris.data,iris.target,shuffle=True,random_state=1)
# random_state=1 : 씨드값
np.bincount(y_test)array([13, 16, 9], dtype=int64)
X_train,X_test,y_train,y_test=train_test_split(iris.data,iris.target,test_size=0.2,shuffle=True)
# test_size=20 : 테스트 데이터의 갯수를 20개로!
# test_size=0.2 : 테스트 데이터의 비율을 20%로!
np.bincount(y_test)array([6, 6, 8], dtype=int64)반응형
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