डेटा को प्रशिक्षण और परीक्षण में विभाजित करें
अब आप कुछ सरल चरणों का पालन करके एक एंड-टू-एंड मशीन लर्निंग मॉडल बनाने के लिए तैयार हैं! अगले अध्यायों में आप मॉडलिंग की बारीकियाँ विस्तार से देखेंगे, लेकिन अभी के लिए आप प्रमुख चरणों का अभ्यास करेंगे और उन्हें समझेंगे.
स्वतंत्र फीचर्स आपके लिए pandas DataFrame X के रूप में लोड कर दिए गए हैं, और आश्रित मान pandas Series Y के रूप में.
साथ ही, sklearn लाइब्रेरी से train_test_split फंक्शन लोड किया गया है. अब आप प्रशिक्षण और परीक्षण डेटासेट बनाएँगे, और फिर जाँचेंगे कि डेटा सही तरह से विभाजित हुआ है.
यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
Python में मार्केटिंग के लिए मशीन लर्निंग
अभ्यास निर्देश
XऔरYको ट्रेन और टेस्ट सेट में विभाजित करें ताकि 25% डेटा परीक्षण के लिए जाए.- सुनिश्चित करें कि प्रशिक्षण डेटासेट में मूल डेटा का केवल 75% हो.
- सुनिश्चित करें कि परीक्षण डेटासेट में मूल डेटा का केवल 25% हो.
इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास
इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।
# Split X and Y into training and testing datasets
train_X, test_X, train_Y, test_Y = ___(___, ___, test_size=0.___)
# Ensure training dataset has only 75% of original X data
print(___.shape[0] / X.shape[0])
# Ensure testing dataset has only 25% of original X data
print(___.shape[0] / ___.shape[0])