python sklearn对整个数据集数据标准化和先对训练级标准化再将规则用于测试集有什么区别
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#test_size:测试集占整个数据集的比例
def trainTestSplit(X,test_size=0.3):
X_num=X.shape[0]
train_index=range(X_num)
test_index=[]
test_num=int(X_num*test_size)
for i in range(test_num):
randomIndex=int(np.random.uniform(0,len(train_index)))
test_index.append(train_index[randomIndex])
del train_index[randomIndex]
#train,test的index是抽取的数据集X的序号
train=X.ix[train_index]
test=X.ix[test_index]
return train,test
def trainTestSplit(X,test_size=0.3):
X_num=X.shape[0]
train_index=range(X_num)
test_index=[]
test_num=int(X_num*test_size)
for i in range(test_num):
randomIndex=int(np.random.uniform(0,len(train_index)))
test_index.append(train_index[randomIndex])
del train_index[randomIndex]
#train,test的index是抽取的数据集X的序号
train=X.ix[train_index]
test=X.ix[test_index]
return train,test
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