r语言随机划分测试集

r语言可以使用sample函数或者caTools包中的sample.split函数来进行随机划分测试集。

方法一: 使用sample函数

# 设置随机种子，使得示例可以重复
set.seed(1)
# df是要分割的数据集
# 使用 70% 数据集作为训练集，30% 作为测试集
sample <- sample(c(TRUE, FALSE), nrow(df), replace=TRUE, prob=c(0.7,0.3))
train <- df[sample, ]
test <- df[!sample, ]

方法二: 使用caTools包中的sample.split函数

library(caTools)
# 设置随机种子，使得示例可以重复
set.seed(1)
# df是要分割的数据集
# 使用 70% 数据集作为训练集，30% 作为测试集
sample <- sample.split(df$any_column, SplitRatio = 0.7)
train <- subset(df, sample == TRUE)
test <- subset(df, sample == FALSE)

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R语言随机划分训练组测试组

在R语言中，可以使用`sample()`函数来进行随机划分训练集和测试集。下面是一个示例代码：

set.seed(1)  # 设置随机数种子，保证每次运行结果一致

# 假设data是你要进行划分的数据集

# 随机生成索引
train_id <- sample(1:nrow(data), 0.85 * nrow(data))
test_id <- setdiff(1:nrow(data), train_id)

# 划分训练集和测试集
train <- data[train_id, ]
test <- data[test_id, ]

上述代码中，我们首先使用`sample()`函数随机生成了一个包含`0.85 * nrow(data)`个随机索引的向量`train_id`，表示训练集的索引。然后，使用`setdiff()`函数找到不在`train_id`中的索引，得到测试集的索引`test_id`。最后，根据索引将数据集划分为训练集和测试集。

你可以根据实际需求修改代码中的比例和变量名称。注意，设置随机数种子`set.seed()`可以保证每次运行结果一致，如果不设置种子，则每次运行代码将得到不同的随机划分结果。

R语言如何划分训练集和测试集

在R语言中，有三种常用的方法来划分训练集和测试集。其中一种是使用R内置方法，另外两种是使用caTools包和caret包。下面是三种方法的介绍：
1. 使用R内置方法：可以使用sample函数来随机划分数据集。示例代码如下：

   set.seed(1) # 设置随机种子，使得示例可以重复
   sample <- sample(nrow(df), floor(0.7*nrow(df)), replace = FALSE) # 随机选取70%的数据作为训练集
   train <- df[sample, ] # 训练集
   test <- df[-sample, ] # 测试集

2. 使用caTools包：可以使用sample.split函数来划分数据集。示例代码如下：

   library(caTools)
   set.seed(1) # 设置随机种子，使得示例可以重复
   sample <- sample.split(df$any_column, SplitRatio = 0.7) # 随机选取70%的数据作为训练集
   train <- subset(df, sample == TRUE) # 训练集
   test <- subset(df, sample == FALSE) # 测试集

3. 使用caret包：可以使用createDataPartition函数来划分数据集。示例代码如下：

   library(caret)
   set.seed(1) # 设置随机种子，使得示例可以重复
   index <- createDataPartition(df$target_column, p = 0.7, list = FALSE) # 随机选取70%的数据作为训练集
   train <- df[index, ] # 训练集
   test <- df[-index, ] # 测试集