在處理數(shù)據(jù)過程中經(jīng)常要把數(shù)據(jù)集切分為訓(xùn)練集和測試集,因此記錄一下切分代碼。
''' data:數(shù)據(jù)集 test_ratio:測試機(jī)占比 如果data為numpy.numpy.ndarray直接使用此代碼 如果data為pandas.DatFrame類型則 return data[train_indices],data[test_indices] 修改為 return data.iloc[train_indices],data.iloc[test_indices] ''' def split_train(data,test_ratio): shuffled_indices=np.random.permutation(len(data)) test_set_size=int(len(data)*test_ratio) test_indices =shuffled_indices[:test_set_size] train_indices=shuffled_indices[test_set_size:] return data[train_indices],data[test_indices]
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網(wǎng)站題目:Python數(shù)據(jù)集切分實例-創(chuàng)新互聯(lián)
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