Вопрос про Machine Learning (X_train, y_train, X_test, y_test, библиотека sklearn)?
Вопрос про Machine Learning (Xtrain, ytrain, Xtest, ytest, библиотека sklearn) может быть таким: как обучить модель, чтобы максимальные параметры выбирались с учётом тестового score? 3
Разделение данных на обучающую и тестовую выборки — важный шаг в аналитике данных. 4 Это позволяет обучить модель на одной части данных и проверить её производительность на другой, независимой части. 4 Обычно данные делятся в пропорции 70–80% на обучение и 20–30% на тестирование. 4
В Python с помощью библиотеки sklearn для разделения данных на обучающую и тестовую выборки можно использовать функцию traintestsplit. 45 Параметр testsize задаёт размер тестовой выборки в процентах, а randomstate делает разбивку не случайной. 2 Если его не указать, то при каждом перезапуске кода будут получаться различные значения в тренировочной и тестовой выборке. 2
Чтобы модель выбирала максимальные параметры с учётом тестового score, можно использовать стратифицированное разделение. 4 Оно гарантирует, что в каждой из выборок будет представлено одинаковое соотношение классов. 4
