我已经多次使用train_test_split()
进行索引切片,但是由于某种原因,它保留了y训练集和测试集的预测值。以下是示例数据,以及训练/测试切片和形状。
原始数据示例:
nypd_dummy.head(3
borough status
start
2016 BRONX ATTEMPTED
2017 BROOKLYN ATTEMPTED
2018 BRONX COMPLETED
示例数据:
nypd_dummies = pd.get_dummies(nypd_dummy)
nypd_dummies.head(3)
borough_BRONX borough_BROOKLYN status_ATTEMPTED status_COMPLETED
start
2016 1 0 1 0
2017 0 1 1 0
2018 1 0 0 1
X_dummies = nypd_dummies.iloc[:, 2:]
y_dummies = nypd_dummies.iloc[:, :2]
xtrain_dummy, xtest_dummy, ytrain_dummy, ytest_dummy = train_test_split(X_dummies, y_dummies, test_size=0.3)
print 'x train:', xtrain_dummy.shape, 'x test:', xtest_dummy.shape
print 'y train:', ytrain_dummy.shape, 'y test:', ytest_dummy.shape
x train: (3, 2) x test: (1, 2)
y train: (3, 2) y test: (1, 2)
Ultimatel我的目标是创建一个可以预测行政区的模型-因为我要从多列而不是单个输出中提取预测值,所以它不能正确切片吗?
答案 0 :(得分:0)
您的代码将生成具有以下结构的Ys数据帧(用于训练和测试):
borough_BRONX borough_BROOKLYN
start
2018 1 0
由于您希望有一个估算值(预测“自治市镇”等级),因此您可能希望有一个标签列。 Here是处理熊猫中分类数据的教程。