python划分数据_python 划分数据集为训练集和测试集的方法

python 划分数据集为训练集和测试集的方法

发布时间：2020-08-23 10:22:03

来源：脚本之家

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作者：心雨心辰

sklearn的cross_validation包中含有将数据集按照一定的比例，随机划分为训练集和测试集的函数train_test_split

from sklearn.cross_validation import train_test_split

#x为数据集的feature熟悉，y为label.

x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(x, y, test_size = 0.3)

得到的x_train,y_train(x_test,y_test)的index对应的是x,y中被抽取到的序号。

若train_test_split传入的是带有label的数据，则如下代码：

from sklearn.cross_validation import train_test_split

#dat为数据集,含有feature和label.

train, test = train_test_split(dat, test_size = 0.3)

train,test含有feature和label的。

自己写了一个函数：

#X:含label的数据集：分割成训练集和测试集

#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

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