一个array是模型训练输入值的所有数据,一个array是模型训练预测值的所有数据,将这两个数组按照6:2:2进行分割
时间: 2024-03-27 18:41:06 浏览: 12
你可以使用 `train_test_split` 函数将输入数据和预测数据按照一定比例进行分割。具体步骤如下:
1. 导入 `train_test_split` 函数。
```python
from sklearn.model_selection import train_test_split
```
2. 将输入数据和预测数据合并为一个数组。
```python
data = np.concatenate((input_data, predict_data), axis=1)
```
3. 使用 `train_test_split` 函数对数据进行分割。
```python
train_data, test_data, train_label, test_label = train_test_split(data[:, :-predict_data.shape[1]], data[:, -predict_data.shape[1]:], test_size=0.2, random_state=0)
```
其中,`data` 表示合并后的数据,`input_data` 表示模型训练输入值的所有数据,`predict_data` 表示模型训练预测值的所有数据。`test_size=0.2` 表示将数据按照 6:2:2 的比例进行分割,即将 20% 的数据用于测试,80% 的数据用于训练。`random_state=0` 表示随机种子,保证每次分割的结果都一样。
最终,`train_data` 和 `train_label` 表示训练数据和训练标签,`test_data` 和 `test_label` 表示测试数据和测试标签。
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