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
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
举一反三
- 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）
- 为了完成训练集和测试集的拆分，我们应该使用哪个函数（ ） A: LinearRegression() B: train_test_split（） C: Ridge() D: score（）
- 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%
- 一般将所有数据分为训练集、验证集和测试集。
- 在模型训练的时候为什么要将数据集拆分成训练集和测试集？（ ） A: 测试集与训练集数据不能有重复.防止过拟合 B: 需要划分测试集数据用来调参 C: 数据集太多.训练模型用不了这么多数据