spiltDataSet
时间: 2023-05-19 13:07:32 浏览: 98
splitDataSet 是一个常用的数据处理函数,用于将数据集按照某个特征的取值进行划分。具体来说,它会遍历数据集中的每个样本,如果该样本的某个特征的取值等于给定的值,则将该样本划分到一个子集中,否则划分到另一个子集中。这个函数在机器学习中经常用于决策树算法中的数据划分过程。以下是一个 Python 实现的示例代码:
```python
def splitDataSet(dataSet, axis, value):
"""
将数据集按照某个特征的取值进行划分
:param dataSet: 数据集
:param axis: 特征的索引
:param value: 特征的取值
:return: 划分后的子集
"""
retDataSet = []
for featVec in dataSet:
if featVec[axis] == value:
reducedFeatVec = featVec[:axis]
reducedFeatVec.extend(featVec[axis+1:])
retDataSet.append(reducedFeatVec)
return retDataSet
```
该函数接受三个参数,分别是数据集、特征的索引和特征的取值。它会返回一个划分后的子集,其中包含了所有特征的取值等于给定值的样本。
相关问题
def spiltDataSet(dataSet, n_folds): fold_size = int(len(dataSet) / n_folds) dataSet_copy = list(dataSet) dataSet_spilt = []
这是一个数据集分割的函数,将数据集分成 n_folds 份,每份大小为 fold_size。其中,dataSet 是原始数据集,n_folds 是分割的份数。函数的具体实现如下:
```python
def spiltDataSet(dataSet, n_folds):
fold_size = int(len(dataSet) / n_folds)
dataSet_copy = list(dataSet)
dataSet_spilt = []
for i in range(n_folds):
fold = []
while len(fold) < fold_size:
index = randrange(len(dataSet_copy))
fold.append(dataSet_copy.pop(index))
dataSet_spilt.append(fold)
return dataSet_spilt
```
这个函数会将原始数据集 dataSet 复制一份,然后随机从中取出 fold_size 个样本,组成一个 fold,重复 n_folds 次,最终得到 n_folds 个 fold,作为分割后的数据集。
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