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机器学习PAI的split函数可以在以下位置找到：
from sklearn.model_selection import train_test_split # 划分训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(data[['feature1', 'feature2']], data['target'], test_size=0.2)在这个代码中，我们使用了sklearn库中的train_test_split函数来划分数据集。其中，data是一个包含特征和目标变量的DataFrame，test_size参数表示测试集所占的比例。函数返回四个值，分别是训练集的特征、测试集的特征、训练集的目标和测试集的目标。
2024-01-05 10:45:20赞同 展开评论 打赏 -
面对过去，不要迷离；面对未来，不必彷徨；活在今天，你只要把自己完全展示给别人看。机器学习PAI的split函数可以在以下链接中找到：
https://github.com/apache/incubator-pai/blob/master/python/pai/modelarts/data_transforms.py
在这段代码中，您可以找到名为
Split的类，它实现了将数据集拆分为训练集和测试集的功能。您可以通过创建Split类的实例并调用其split方法来实现数据集的拆分。例如：from pai.modelarts.data_transforms import Split # 创建一个Split实例 splitter = Split(test_size=0.2, random_state=42) # 使用split方法拆分数据集 train_data, test_data = splitter.split(dataset)在这个例子中，
test_size参数表示测试集所占的比例，random_state参数用于设置随机数生成器的种子，以确保每次运行时都能得到相同的结果。2024-01-04 20:42:40赞同 展开评论 打赏 -
在easyrec。https://github.com/alibaba/EasyRec/blob/master/easy_rec/python/tools/split_model_pai.py ，此回答整理自钉群“【EasyRec】推荐算法交流群”
2024-01-04 19:09:03赞同 展开评论 打赏
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