data[:train_set_size,-1,:]
时间: 2024-01-15 17:05:55 浏览: 101
这个表达式是从一个三维数组 `data` 中选取数据的一个子集,具体来说,它选取了:
1. 在第一个维度上,从0到`train_set_size`(不包括`train_set_size`)的所有数据;
2. 在第二个维度上,选取最后一列数据(即倒数第1列);
3. 在第三个维度上,选取所有数据。
可以看出,这个表达式选取了一个三维数组的子集,其中每个样本只有最后一列数据(即第二个维度的最后一列),通常这个子集是用于训练机器学习模型的目标数据(即输出数据)。
相关问题
data[:train_set_size,:-1,:]
这个表达式是从一个三维数组 `data` 中选取数据的一个子集,具体来说,它选取了:
1. 在第一个维度上,从0到`train_set_size`(不包括`train_set_size`)的所有数据;
2. 在第二个维度上,从第0列到倒数第2列(不包括最后一列)的所有数据;
3. 在第三个维度上,选取所有数据。
可以看出,这个表达式选取了一个三维数组的子集,并去掉了每个样本的最后一列数据(即第二个维度的最后一列),通常这个子集是用于训练机器学习模型的特征数据(即输入数据)。
set.seed(123) shuffled_data<-d[sample(nrow(d)), ] train_size <- round(nrow(shuffled_data) * 0.7) test_size <- nrow(shuffled_data) - train_size train_data<-shuffled_data[1:train_size, ] test_data<-shuffled_data[(train_size+1):nrow(shuffled_data), ] 详细讲讲每条代码
好的,我来详细讲解一下每条代码的作用:
```
set.seed(123)
```
这条代码是为了设置随机数生成器的种子,确保每次运行程序时生成的随机数序列是相同的。这样做的目的是为了方便我们重复实验,比较不同算法的效果。
```
shuffled_data<-d[sample(nrow(d)), ]
```
这条代码是将数据集 `d` 打乱顺序。具体来说,我们使用 `sample(nrow(d))` 生成了一个长度为数据集行数的随机序列,然后将 `d` 按照这个随机序列重新排列。
```
train_size <- round(nrow(shuffled_data) * 0.7)
test_size <- nrow(shuffled_data) - train_size
```
这两条代码是计算训练集和测试集的大小。具体来说,我们将数据集分成了训练集和测试集两部分,其中训练集占数据集的 70%,测试集占数据集的 30%。
```
train_data<-shuffled_data[1:train_size, ]
test_data<-shuffled_data[(train_size+1):nrow(shuffled_data), ]
```
这两条代码是将打乱顺序后的数据集划分成训练集和测试集。具体来说,我们将前 `train_size` 行作为训练集,后 `test_size` 行作为测试集。
总的来说,这段代码的作用是将数据集打乱顺序,并将其分成训练集和测试集,以便我们可以用训练集来训练模型,用测试集来评估模型的性能。