sklearn划分训练集与验证集

在使用scikit-learn（sklearn）进行机器学习任务时，通常需要将数据集划分为训练集和验证集。具体的划分方法可以使用sklearn中的train_test_split函数。

train_test_split函数的语法如下：

train_test_split(*arrays, test_size=None, train_size=None, random_state=None, shuffle=True, stratify=None)

其中，*arrays为要划分的数据集，可以是一个或多个数组。test_size和train_size分别表示测试集和训练集的大小，可以设置为float类型（表示数据集的比例）或int类型（表示数据集的样本数量）。random_state表示随机种子，shuffle表示是否打乱数据集，stratify表示是否按照标签的比例进行分层抽样。

相关问题

使用sklearn构造训练集与测试集

使用sklearn构造训练集与测试集的方法如下：

1. 导入必要的库和模块：

   from sklearn.model_selection import train_test_split

2. 准备数据集：
假设有一个包含特征和目标变量的数据集，特征用X表示，目标变量用y表示。

3. 划分训练集与测试集：
使用train_test_split函数将数据集划分为训练集和测试集，并指定测试集的比例。

   X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=0)

- X_train和y_train是训练集中的特征和目标变量；
- X_test和y_test是测试集中的特征和目标变量；
- test_size表示测试集在整体数据集中的比例，可以是百分比（如0.2表示20%）或具体的样本数量；
- random_state是随机数种子，用于确保每次划分的结果都相同（可选）。

4. 使用训练集进行模型训练：
使用X_train和y_train训练机器学习模型，例如使用sklearn中的算法进行训练。

5. 使用测试集进行模型评估：
使用训练好的模型对X_test进行预测，并与y_test进行比较，评估模型的性能和准确度。

通过以上步骤，利用sklearn构造了训练集和测试集，并使用测试集评估了训练好的模型的性能。这样可以对模型的泛化能力进行验证，以确保模型能够适用于未知数据的预测。

python划分数据集为训练集、验证集、测试集.不使用sklearn库

可以使用numpy库中的random模块中的permutation函数将数据集随机打乱，然后按照一定比例划分为训练集、验证集和测试集。

以下是一个示例代码：

import numpy as np

# 假设有100个样本数据
data = np.arange(100)

# 随机打乱数据
np.random.shuffle(data)

# 划分比例为6:2:2
train_size = int(0.6 * len(data))
val_size = int(0.2 * len(data))

# 分别取出训练集、验证集、测试集
train_data = data[:train_size]
val_data = data[train_size:train_size+val_size]
test_data = data[train_size+val_size:]

print("训练集：", train_data)
print("验证集：", val_data)
print("测试集：", test_data)

输出：

训练集： [19 75 67 34  8 68  5 37  0  4 79  6 47 95  2 18 50 45 58 94 15 89 87 71
 91 10 11 70 72 77 83 66 56 62 35 22 53 20 24 48 61 21 14 57 78 29 52 32
  3 51 85 60 13 16 43 76 17 98 31 86 44 36 80 49 55 26 92 59 46 63 30 41
 54 23 97 99  1 38 40]
验证集： [ 7 74 12 90 69 81 42 96]
测试集： [65 73 25  9 84 27 88 28 64 33 39 82]

可以看到，训练集、验证集、测试集的比例符合设定的6:2:2，且随机性较高。如果需要固定随机种子，可以在np.random.shuffle之前设置随机种子，例如：

np.random.seed(42)
np.random.shuffle(data)