python划分数据集代码

可以使用sklearn库中的train_test_split函数来划分数据集。该函数可以将数据集随机分为训练集和测试集。

以下是示例代码：

from sklearn.model_selection import train_test_split

# 假设X为特征矩阵，y为目标变量
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

其中，X为特征矩阵，y为目标变量，test_size表示测试集所占的比例，random_state为随机种子，用于保证每次划分的结果都是一样的。上述代码将数据集划分为80%的训练集和20%的测试集。

相关问题

python 数据集随机划分8 2代码

Python中对数据集进行随机划分的方式有很多，比较常用的是将数据集划分成训练集和测试集。根据需求，可以将数据集划分成不同的比例，比如常见的是8:2即将数据集分成训练集和测试集两个部分，其中训练集占80%，测试集占20%。

以下是一段Python代码，可实现将数据集随机划分成训练集和测试集的功能：

import random

def split_dataset(dataset, split_ratio):
    train_size = int(len(dataset) * split_ratio)
    train_set = []
    test_set = list(dataset)
    while len(train_set) < train_size:
        index = random.randrange(len(test_set))
        train_set.append(test_set.pop(index))
    return train_set, test_set

# 假设dataset为待划分的数据集
train_set, test_set = split_dataset(dataset, 0.8)

代码中可以看到，split_dataset函数实现了将数据集随机划分成训练集和测试集的功能。函数的第一个参数为待划分的数据集，第二个参数为划分的比例。函数首先根据划分比例计算出训练集的大小，然后从数据集中随机选取样本放入训练集中，直到训练集的大小达到设定的值。最后，利用Python的列表特性，将训练集从数据集中删除得到测试集，最终将训练集和测试集作为函数的返回值输出。

以上就是Python数据集随机划分8:2的代码实现，利用该代码可以方便地对数据集进行随机划分，从而进行模型训练和效果测试。