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执行完语句X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split( ... iris.data, iris.target, test_size=0.4, random_state=0),训练集占比多少?
选项：

A:
A:40%
B:
B:50%
C:
C:60%
D:
D:70%

执行

发布时间：2024-06-06 09:39:26

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1.执行完语句X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split( ... iris.data, iris.target, test_size=0.4, random_state=0),训练集占比多少? 选项： A:0.4 B:0.5 C:0.6 D:0.7
2.执行完语句X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split( ... iris.data, iris.target, test_size=0.4, random_state=0),训练集占比多少? 选项： A:40%$;$50%$;$60%$;$70% B:40%$;$50%$;$60%$;$70% C:40%$;$50%$;$60%$;$70% D:40%$;$50%$;$60%$;$70%
3.调用sklearn中的train_test_split函数将数据集切分为训练集和测试集。训练集与测试集比例为6:4。最合适的代码为：选项： A、X_train,X_test,y_train,y_test=train_test_split(X,y,test_size=0.4) B、X_train,X_test,y_train,y_test=train_test_split(X,y,test_size=0.6) C、X_train,y_train,X_test,y_test=train_test_split(X,y,test_size=0.6) D、y_train,y_test,X_train,X_test =train_test_split(X,y,test_size=0.4)
4.X_train,X_test,Y_train,Y_test = train_test_split(iris.data,iris.target,test_size = 0.4,random_state = 0)，在这段代码中，test_size = 0.4是指？选项： A:A.测试样本占比40% B:B.训练样本占比40% C:C.测试精度为40%
5.543.X_train,X_test,Y_train,Y_test = train_test_split(iris.data,iris.target,test_size = 0.4,random_state = 0)，在这段代码中，test_size = 0.4是指？选项：A、A.测试样本占比40%B、B.训练样本占比40%C、C.测试精度为40%
6.下列代码片段 \>>>from sklearn.model_selection import train_test_split \>>>X_train,X_test,y_train,y_test=train_test_split(iris.data,iris.target,test_size=0.4,random_state=0) 选项： A: 加载数据 B: 分割数据 C: 分组数据 D: 删除部分数据
7.下列代码片段
from sklearn.model_selection import train_test_split
X_train,X_test,y_train,y_test
=train_test_split(iris.data,iris.target,
test_size=0.4,random_state=0)
选项： A:
加载数据
B:
分割数据
C:
分组数据
D:
删除部分数据
8.下面这段代码是有关机器学习中数据集处理的，描述代码完成的工作，或对代码进行注释。 from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn import datasets iris = datasets.load_iris(　　) X = iris.data y = iris.target X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) (　　) 导入数据集划分为测试和训练数据集测试数据集占 20%
9.请详细解释此程序的功能。 from sklearn.datasets import load_iris from sklearn import neighbors from sklearn import svm from sklearn.model_selection import train_test_split svm = svm.SVC(gamma ='auto') X = load_iris().data Y = load_iris().target x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(X,Y, test_size = 0.3, random_state = 0) svm.fit(x_train,y_train) print("模型训练集的准确率：%.3f" %svm.score(x_train, y_train)) print("模型测试集的准确率：%.3f" %svm.score(x_test, y_test))
10.查看如下代码并填空。 import numpy as np from sklearn import datasets from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier from sklearn.metrics import accuracy_score iris = datasets.load_iris() X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(iris.data, iris.target, test_size=0.2) classifier = KNeighborsClassifier(n_neighbors=3). 【1】 (X_train, y_train) y_pred = classifier. 【2】 (X_test) print(accuracy_score(y_test,y_pred))
11.（单选）请问在机器学习中，我们通常将原始数据按照比例分割为“测试集”和“训练集”，从sklearn.model_selection中调用train_test_split函数，以下哪项对该函数的描述不正确？选项： A:参数random_state：是随机数的种子。使用不同的随机数也可以保证每次拆分的数据集一致。 B:对数据集进行切分：训练集和测试集的语句可以是：X_train，X_test，y_train，y_test=train_test_split(X, y, test_size=0.3) C:该函数的一般写法是：train_test_split（train_data，train_target，test_size=0. stratify=y_train），其中test_size参数表示样本占比。 D:导入该函数所在模块的语句是：from sklearn.model_selection import train_test_split
12.下面的一段python程序是使用支持向量机在iris数据集上进行训练的例子，请补全导入的模块名称（用小写字母）from sklearn import cross_validation from sklearn import from sklearn import datasets iris = datasets.load_iris() X_train, X_test, y_train, y_test = cross_validation.train_test_split\(iris.data, iris.target, test_size=0.2 )clf = svm.SVC(kernel='linear', C=1).fit(X_train, y_train)
13.中国大学MOOC: 下面的一段python程序是使用支持向量机在iris数据集上进行训练的例子，请补全导入的模块名称（用小写字母）from sklearn import cross_validation from sklearn import from sklearn import datasets iris = datasets.load_iris() X_train, X_test, y_train, y_test = cross_validation.train_test_split(iris.data, iris.target, test_size=0.2 )clf = svm.SVC(kernel=linear, C=1).fit(X_train, y_train)
14.下面的一段python程序是使用支持向量机在iris数据集上进行训练的例子，且该程序已经导入了必要的模块（用省略号表示）。则程序中空格处应该填充的拟合函数是： ……iris = datasets.load_iris() X_train, X_test, y_train, y_test = cross_validation.train_test_split\(iris.data, iris.target, test_size=0.2 )clf = svm.SVC(kernel='linear', C=1). (X_train, y_train) 选项： A:train; B:fit; C:learn; D:ml
15.下面的一段python程序是使用支持向量机在iris数据集上进行训练的例子，且该程序已经导入了必要的模块（用省略号表示）。则程序中空格处应该填充的拟合函数是： ……iris = datasets.load_iris() X_train, X_test, y_train, y_test = cross_validation.train_test_split\(iris.data, iris.target, test_size=0.2 )clf = svm.SVC(kernel='linear', C=1). (X_train, y_train) 选项： A:train; B:fit; C:learn; D:ml
16.补全程序，完成以下功能：针对鸢尾花数据集，基于KNN算法进行分类，并显示相关分类性能指标。 # （1）导入库 from sklearn.datasets import load_iris from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier from sklearn.metrics import classification_report # （2）利用load_iris读取鸢尾花数据集 iris = load_iris() X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(iris.data, iris.target, test_size=0.25, random_state=33) # （3）标准化数据 ss = 【1】 X_train = ss.fit_transform(X_train) X_test = ss.transform(X_test) # （4）使用K近邻分类器对测试数据进行类别预测，预测结果储存在变量y_predict中。 knc = 【2】 knc. 【3】 (X_train, y_train) y_predict = knc. 【4】 (X_test) #测试与性能评估 print(classification_report(y_test,y_predict,target_names=iris.target_names))
17.体液占人体体重的A.40%B.50%C.60%D.70%E.80%

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执行完语句X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split( ... iris.data, iris.target, test_size=0.4, random_state=0),训练集占比多少? 选项： A:A:40% B:B:50% C:C:60% D:D:70%

执行完语句X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split( ... iris.data, iris.target, test_size=0.4, random_state=0),训练集占比多少?
选项：

A:
A:40%
B:
B:50%
C:
C:60%
D:
D:70%