def train_test_split(data, n_test): return data[:-n_test, :], data[-n_test:, :]这个代码怎么改
时间: 2024-01-13 09:05:04 浏览: 22
这个函数是一个简单的训练集测试集分割函数,输入数据`data`是一个二维数组,每行数据为一个样本,函数将其中后`n_test`行数据作为测试集,前面的数据作为训练集,分别返回两个二维数组。如果你的数据是按时间顺序排列的,可以修改该函数,将后`n_test`个时间点的数据作为测试集,前面的数据作为训练集,可以将原函数修改为如下代码:
```python
def train_test_split(data, n_test):
# return the last n_test rows as test set and the rest as train set
return data[:-n_test, :], data[-n_test:, :]
```
这样,函数将返回前`-n_test`行数据作为训练集,后`n_test`行数据作为测试集。
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def train_test_datasplit(samples): from sklearn.model_selection import train_test_split data = samples.iloc[:, 0:(samples.shape[1] - 1)] label = samples.iloc[:, -1] data_train, data_test, label_train, label_test = train_test_split(data, label, test_size=0.33, random_state=42) return data_train, data_test, label_train, label_test代码讲解
这段代码实现了一个数据集的划分函数,将输入的样本数据进行划分为训练集和测试集,其中:
- `samples`:输入的样本数据,是一个 pandas DataFrame,包含若干行和若干列,其中最后一列为标签数据。
- `train_test_split`:是 scikit-learn 中的一个函数,用于将数据集划分为训练集和测试集,该函数的参数包括:
- `data`:数据集的输入特征,即前面所有列的数据。
- `label`:数据集的输出标签,即最后一列的数据。
- `test_size`:测试集所占比例,默认为 0.33。
- `random_state`:随机数种子,用于控制随机结果的可重复性。
- `data_train`:划分后的训练集输入特征。
- `data_test`:划分后的测试集输入特征。
- `label_train`:划分后的训练集输出标签。
- `label_test`:划分后的测试集输出标签。
该函数的返回值是一个包含训练集和测试集的 4 个元素的元组。
手动实现train_test_split函数
可以使用 Python 的 random 模块手动实现 train_test_split 函数,具体实现方法如下:
```python
import random
def train_test_split(data, labels, test_size=0.2, random_state=42):
"""
Split dataset into train set and test set.
Parameters:
data: list, array or DataFrame, the input dataset
labels: list, array or Series, the labels of the input dataset
test_size: float, optional (default=0.2), the proportion of the test set
random_state: int, optional (default=42), the random seed
Returns:
train_data: list, array or DataFrame, the training set of the input dataset
test_data: list, array or DataFrame, the test set of the input dataset
train_labels: list, array or Series, the training labels of the input dataset
test_labels: list, array or Series, the test labels of the input dataset
"""
random.seed(random_state)
indices = list(range(len(data)))
random.shuffle(indices)
split_index = int(len(data) * (1 - test_size))
train_data = [data[i] for i in indices[:split_index]]
test_data = [data[i] for i in indices[split_index:]]
train_labels = [labels[i] for i in indices[:split_index]]
test_labels = [labels[i] for i in indices[split_index:]]
return train_data, test_data, train_labels, test_labels
```
以上是一个简单的手动实现train_test_split函数的示例,你可以根据自己的需求进行修改。