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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:测试样本占比40%
B:训练样本占比40%
C:测试精度为40%

发布时间：2024-06-10 14:40:22

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1.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%
2.543.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%
3.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% B:50% C:60% D:70% E: F:C G:1
4.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% B:50% C:60% D:70% [object Object] F:C G:1
5.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
6.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)
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
9.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) 实现的功能是：选项： A: 加载数据 B: 分割数据 C: 分组数据 D: 删除部分数据
10.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) 实现的功能是：@ train_test_split为分割方法选项： A: 加载数据 B: 分割数据 C: 分组数据 D: 删除部分数据
11.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) 实现的功能是：@ train_test_split为分割方法选项： A: 加载数据 B: 分割数据 C: 分组数据 D: 删除部分数据
12.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%
13.请补充完整下列代码 X_train, X_test , y_train, y_test=train_test_split(X, y, test_size=_______,random_state=______)
14.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))
15.以下代码：from sklearn.【1】 import 【2】 #拆分训练集和测试集x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(df[[‘放映天数’]], df[[‘日均票房/万’]], 【3】=0.8, test_size = 0.2)的【1】、【2】、【3】应填写什么内容
16.将原始数据集划分为训练集(train set) 和测试集 (test set) 两部分，测试集和训练集的划分比例为2: 8，设定随机数的编号为8，保证在重复试验中可得到相同的切分结果。From sklearn.model_selection importTrain_test_split #(1)________S =”机器学习的研究涉及威审论统计学温近论凸分析算法复杂度理论多门学科是人工智能的核心”X,y=list(s),range(40)X_train, X_test, y_train, y_test =train_test_split(X,y,test_size=0.2,random_state=8) #(2)______Print("测试集:”,X_test)
17.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)
18.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
19.train_test_split函数的test_size参数规定了测试集占完整数据集的比例,默认取值为：______ 选项： A、0.5 B、0.25 C、0.2 D、0.75

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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:测试样本占比40%B:训练样本占比40%C:测试精度为40%

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:测试样本占比40%
B:训练样本占比40%
C:测试精度为40%