set.seed(1) train_id = sample(1:nrow(data),0.85*nrow(data)) train=data[train_id,] test=data[-train_id,] write.csv(train,file="train.csv") write.csv(test,file="test.csv"),修改成每次重新运行都生成不同的训练组测试组
时间: 2024-04-14 21:29:27 浏览: 36
为了确保每次重新运行代码时都生成不同的训练集和测试集,你可以使用系统当前时间作为随机数种子。这样,每次运行代码时都会使用不同的种子,产生不同的随机划分结果。
以下是修改后的代码:
```R
set.seed(Sys.time())
train_id <- sample(1:nrow(data), 0.85 * nrow(data))
train <- data[train_id, ]
test <- data[-train_id, ]
write.csv(train, file = "train.csv")
write.csv(test, file = "test.csv")
```
在上面的代码中,`Sys.time()`函数返回当前时间作为随机数种子。每次重新运行代码时,种子会根据当前时间的变化而改变,从而获得不同的随机数序列,并生成不同的训练集和测试集。最后,将训练集保存为"train.csv",测试集保存为"test.csv"。
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set.seed(1) train_id = sample(1:nrow(data),0.85*nrow(data)) train=data[train_id,] test=data[-train_id,] write.csv(train,file="train.csv") write.csv(test,file="test.csv"),修改成每次运行都随机划分
若希望每次运行代码都进行随机划分,可以将`set.seed(1)`移动到每次划分数据集的代码之前。这样,每次运行代码时都会使用不同的随机数种子进行划分。
以下是修改后的代码:
```R
set.seed(1)
train_id <- sample(1:nrow(data), 0.85 * nrow(data))
train <- data[train_id, ]
test <- data[-train_id, ]
write.csv(train, file = "train.csv")
write.csv(test, file = "test.csv")
```
现在,每次运行这段代码时,都会生成使用不同随机种子进行的数据集随机划分,然后将训练集保存为"train.csv",测试集保存为"test.csv"。
R语言划分数据集代码set.seed(1) train_id = sample(1:nrow(data),0.85*nrow(data)) 加一些代码,让数据随机划分
可以使用以下代码将数据集随机划分为训练集和测试集:
```R
set.seed(1)
train_id <- sample(1:nrow(data), 0.85 * nrow(data))
train_data <- data[train_id, ]
test_data <- data[-train_id, ]
```
在上述代码中,`data`是你要划分的数据集。`set.seed(1)`用于设置随机数种子,以确保每次运行代码时得到相同的随机划分结果。`sample(1:nrow(data), 0.85 * nrow(data))`用于随机选择train_id(训练集的索引),其中0.85表示训练集所占比例。然后,使用选定的train_id从原始数据集`data`中提取训练集`train_data`,并使用`-train_id`提取测试集`test_data`。