안녕하세요. 👨‍🏭👩‍🏭

이번시간에는 train_test_split() 메소드의 사용법에 대해 알아보도록 하겠습니다.

train_test_split()을 이용한 train / validation(test) 분리🚧

train_test_split 함수를 통해 단 1줄로 깔끔하게 분리할 수 있습니다.

패키지는 sklearn.model_selection에 있습니다.

train_test_split 메소드는 총 4개의 값을 반환하고 2개의 값을 필수적으로 채워주어야 합니다.

반환 하는 값은 학습에 사용할 X,y 값, 검증에 사용할 X,y 값 이렇게 총 4개의 값을 반환하고, 입력값으로는 원본 데이터의 X,y을 채워주어야 합니다.

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# 라이브러리 로딩

from sklearn.model_selection import train_test_split

x_train,x_valid, y_train, y_valid = train_test_split(train_x,train['category'])

print('x_train 데이터 사이즈', x_train.shape)

print('x_valid 데이터 사이즈', x_valid.shape)

print('y_train 데이터 사이즈', y_train.shape)

print('y_valid 데이터 사이즈', y_valid.shape)

output :

x_train 데이터 사이즈 (30000, 697226)

x_valid 데이터 사이즈 (10000, 697226)

y_train 데이터 사이즈 (30000,)

y_valid 데이터 사이즈 (10000,)

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[Colab 실습 링크]

↩️ 오늘의 파이썬 리스트

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