如何在主数据集中找到X_train索引?
在Python中，我们可以通过Sklearn函数将数据集分割为X_train、y_train。
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, shuffle=True, test_size=0.3)
我的问题是:如何在数据集中找到X_train或y_train索引? 假设我们通过
prediction = model.predict(X_test)
另外，我们如何找到预测的指标? 我这样问是因为我想看到每一行的值当我得到不准确的结果。 换句话说，数据是主数据集，子集是数据的子集 数据=数组([0,1,2,3,4,5,6,7,8,9]) subest = array([2,4,5,6]) 如何在数据中找到子集的索引? 问题来源StackOverflow 地址：/questions/59384457/how-can-i-find-x-train-indexes-in-the-main-dataset
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如sklearn.model_selection中所述。train_test_split，是sklearn.model_select . shufflesplit的快速应用:
from sklearn.model_selection import ShuffleSplit, train_test_split x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, random_state=1, test_size=1) x_train array([[2, 3], [8, 9], [0, 1], [6, 7]])这是由ShuffleSplit的拆分索引集产生的收益:
train_ind, test_ind = next(ShuffleSplit(random_state=1).split(X, y)) X[train_ind] array([[2, 3], [8, 9], [0, 1], [6, 7]])你可以使用train_ind和/或由ShuffleSplit生成的test_ind，它和使用train_test_split是一样的
2019-12-26 14:38:57赞同 展开评论
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