有代码为：train_test_split(X, y, test_size=0.1)此时的test_size及其数值的含义是：
A: 将训练集和测试集分别设为全部数据行的10%和90%
B: 将训练集设为全部数据行的90%
C: 将测试集设为全部数据列的10%
D: 将训练集和测试集分别设为全部数据列的99.9%和0.1%
A: 将训练集和测试集分别设为全部数据行的10%和90%
B: 将训练集设为全部数据行的90%
C: 将测试集设为全部数据列的10%
D: 将训练集和测试集分别设为全部数据列的99.9%和0.1%
举一反三
- 一般将所有数据分为训练集、验证集和测试集。
- 一般将原始业务数据分为多个部分，（）用于模型的构建。 A: 训练集 B: 测试集 C: 验证集 D: 全部数据
- 下列关于train_test_split函数的说法正确的是( ) A: train_test_split能够将数据集划分为训练集、验证集和测试集 B: 生成的训练集和测试集在赋值的时候可以调换位置,系统能够自动识别 C: train_test_split每次的划分结果不同,无法解决 D: train_test_split函数可以自行决定训练集和测试集的占比
- sklearn的model_selection 模块中train_test_split函数的作用是什么？（ ） A: 通过参数随机生成训练集和测试集 B: 删除数据集中的冗余项 C: 将数据集按照参数划分成训练集和测试集两部分（留出法）
- 下面的说法中，错误 的是： A: 特征列是指用于预测目标数据的数据列 B: 测试集是用来评估模型效果的数据行 C: 训练集数量一般要大于测试集 D: 即使测试集数量大于训练集，测试集也不能当成训练集