1、使用model_select子模块中的train_test_split函数进行划分
数据:使用kaggle上Titanic数据集
划分方法:随机划分
# 导入pandas模块,sklearn中model_select模块 import pandas as pd from sklearn.model_select import train_test_split # 读取数据 data = pd.read_csv('.../titanic_dataset/train.csv') # 将特征划分到 X 中,标签划分到 Y 中 x = data.iloc[:, 2:] y = data.loc['Survived'] # 使用train_test_split函数划分数据集(训练集占75%,测试集占25%)
x_train, x_test, y_train,y_test = train_test_split(x, y, test_size=0.25, ramdon_state=0)
缺点:1、数据浪费严重,只对部分数据进行了验证
2、容易过拟合
2、k折交叉验证(kfold)
原理:将数据集划分成n个不相交的子集,每次选择其中一个作为测试集,剩余n-1个子集作为 训练集,共生成 n 组数据
使用方法:sklearn.model_select.KFold(n_splits=5,shuffle=False,random_state=0)
参数说明:n_splits:数据集划分的份数,
shuffle:每次划分前是否重新洗牌 ,False表示划分前不洗牌,每次划分结果一样,True表示划分前洗牌,每次划分结果不同
random_state:随机种子数
(1)shuffle=False 情况下数据划分情况
# 不洗牌模式下数据划分情况 import numpy as np from sklearn.model_selection import KFold x = np.arange(46).reshape(23,2) kf = KFold(n_splits=5,shuffle=False) for train_index, test_index in kf.split(x): print(train_index,test_index) [ 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22] [0 1 2 3 4] [ 0 1 2 3 4 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22] [5 6 7 8 9] [ 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 15 16 17 18 19 20 21 22] [10 11 12 13 14] [ 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 19 20 21 22] [15 16 17 18] [ 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18] [19 20 21 22]
(2)shuffle=True 情况下数据划分情况
import numpy as np from sklearn.model_selection import KFold x = np.arange(46).reshape(23,2) kf = KFold(n_splits=5,shuffle=True) for train_index, test_index in kf.split(x): print(train_index,test_index) [ 0 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 14 15 16 17 19 20 21] [ 1 2 13 18 22] [ 0 1 2 3 5 6 7 10 11 13 15 16 17 18 19 20 21 22] [ 4 8 9 12 14] [ 0 1 2 3 4 7 8 9 10 12 13 14 15 16 17 18 19 22] [ 5 6 11 20 21] [ 1 2 3 4 5 6 8 9 10 11 12 13 14 15 18 19 20 21 22] [ 0 7 16 17] [ 0 1 2 4 5 6 7 8 9 11 12 13 14 16 17 18 20 21 22] [ 3 10 15 19]
总结:从数据中可以看出shuffle=True情况下数据的划分是打乱的,而shuffle=False情况下数据的划分是有序的
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《魔兽世界》大逃杀!60人新游玩模式《强袭风暴》3月21日上线
暴雪近日发布了《魔兽世界》10.2.6 更新内容,新游玩模式《强袭风暴》即将于3月21 日在亚服上线,届时玩家将前往阿拉希高地展开一场 60 人大逃杀对战。
艾泽拉斯的冒险者已经征服了艾泽拉斯的大地及遥远的彼岸。他们在对抗世界上最致命的敌人时展现出过人的手腕,并且成功阻止终结宇宙等级的威胁。当他们在为即将于《魔兽世界》资料片《地心之战》中来袭的萨拉塔斯势力做战斗准备时,他们还需要在熟悉的阿拉希高地面对一个全新的敌人──那就是彼此。在《巨龙崛起》10.2.6 更新的《强袭风暴》中,玩家将会进入一个全新的海盗主题大逃杀式限时活动,其中包含极高的风险和史诗级的奖励。
《强袭风暴》不是普通的战场,作为一个独立于主游戏之外的活动,玩家可以用大逃杀的风格来体验《魔兽世界》,不分职业、不分装备(除了你在赛局中捡到的),光是技巧和战略的强弱之分就能决定出谁才是能坚持到最后的赢家。本次活动将会开放单人和双人模式,玩家在加入海盗主题的预赛大厅区域前,可以从强袭风暴角色画面新增好友。游玩游戏将可以累计名望轨迹,《巨龙崛起》和《魔兽世界:巫妖王之怒 经典版》的玩家都可以获得奖励。
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