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scikit-learnは、Pythonで使用できるオープンソースプロジェクトの機械学習用ライブラリです。多くの機械学習アルゴリズムが実装されていますが、どのアルゴリズムも同じような書き方で利用できます。

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Pythonは、コードの読みやすさが特徴的なプログラミング言語の1つです。 強い型付け、動的型付けに対応しており、後方互換性がないバージョン2系とバージョン3系が使用されています。 商用製品の開発にも無料で使用でき、OSだけでなく仮想環境にも対応。Unicodeによる文字列操作をサポートしているため、日本語処理も標準で可能です。

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model_selection.train_test_spliの引数train_sizeについて

beggier1

総合スコア7

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scikit-learnは、Pythonで使用できるオープンソースプロジェクトの機械学習用ライブラリです。多くの機械学習アルゴリズムが実装されていますが、どのアルゴリズムも同じような書き方で利用できます。

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Pythonは、コードの読みやすさが特徴的なプログラミング言語の1つです。 強い型付け、動的型付けに対応しており、後方互換性がないバージョン2系とバージョン3系が使用されています。 商用製品の開発にも無料で使用でき、OSだけでなく仮想環境にも対応。Unicodeによる文字列操作をサポートしているため、日本語処理も標準で可能です。

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投稿2020/12/06 12:01

model_selection.train_test_splitにおける引数を調べました。
すると以下の内容が出てきます。

test_size : テストデータの割合を 0.0 〜 1.0 の間で指定します。
train_size : トレーニングデータの割合を 0.0 〜 1.0 の間で指定します。

ここでどうやってトレーニングデータとテストデータを認識しているのか疑問に思いました。

以下自分の本関数に対する認識が正しいか確認をお願いします。

model_selection.train_test_splitは与えられたデータに対して二つのリストを返す。

二つのリストの内前のリストの比率を引数: train_size で
2つのリストの内後のリストの比率を引数: test_size で定める。

よって
data_train,data_test =
の様に
トレーニングデータ,テストデータ
として置く慣習があり、その為前のリストの比率を決めればトレーニングデータの比率を、後のリストの比率を変えればテストデータの比率を変えられる。

この認識であってるでしょうか。

python

1"""学習データと検証データに分類""" 2from sklearn import model_selection 3 4data_train,data_test = model_selection.train_test_split(data,train_size = 0.8)

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この認識であってるでしょうか。

合ってます。test_size または train_size のどちらか一方の割合を指定すれば、もう一方は 1 - test_size (または 1- train_size ) で計算できるので、test_size=0.2 のように指定すればよいです。

投稿2020/12/06 12:09

tiitoi

総合スコア21956

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beggier1

2020/12/06 12:27

早速のご回答ありがとうございます!
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