python划分训练和测试集代码

以下是Python代码，用于将数据集划分为训练集和测试集。

import random

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

其中，参数 `data` 是一个包含所有数据的列表，`split_ratio` 是训练集所占比例，通常为 0.7 或 0.8。函数会返回两个列表，分别表示训练集和测试集。

相关问题

python划分训练集和测试集代码

在 Python 中，你可以使用 `sklearn` 库中的 `train_test_split` 函数来划分训练集和测试集。下面是一个示例代码：

from sklearn.model_selection import train_test_split

# 假设你有一个特征矩阵 X 和一个目标向量 y

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 这里的 test_size 参数指定了测试集的比例（例如 0.2 表示 20% 的数据用于测试）
# random_state 参数用于设置随机种子，保证每次运行代码得到的划分结果相同

通过上述代码，你可以将特征矩阵 `X` 和目标向量 `y` 划分为训练集和测试集，其中训练集包含 80% 的数据，测试集包含 20% 的数据。你可以根据实际需求调整 `test_size` 参数来改变划分比例。

python划分训练和测试集

为了划分训练集和测试集，我们可以使用Python中的sklearn模块中的train_test_split()函数。该函数可以将数据集随机划分为训练集和测试集，具体实现方法如下：

from sklearn.model_selection import train_test_split

# 假设我们有一个数据集X和对应的标签y
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42)

在上述代码中，train_test_split()函数将数据集X和对应的标签y划分为训练集和测试集，其中test_size参数指定了测试集所占的比例，random_state参数用于指定随机数生成器的种子，以确保每次运行程序时得到的结果都是一样的。