我希望将前12个作为测试集,剩下的作为训练集,怎么改
时间: 2024-01-26 21:02:49 浏览: 46
要将前12个作为测试集,剩下的作为训练集,您需要对您的数据进行分割。您可以使用Python的sklearn库中的train_test_split函数进行数据分割。以下是一个示例代码:
```python
from sklearn.model_selection import train_test_split
# 假设您的数据存储在X和y中
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=12, random_state=42)
# 现在,X_train和y_train包含训练集,X_test和y_test包含测试集
```
在此示例中,test_size参数设置为12,这意味着前12个样本将被分配到测试集中,剩下的将分配到训练集中。请注意,您还需要提供随机种子(random_state参数),以确保每次运行代码时得到相同的分割结果。
相关问题
python中将数据集的前 120 行作为训练集,剩余部分作为测试集
在Python中,可以使用pandas库来读取和处理数据集。假设我们要将数据集的前120行作为训练集,剩余部分作为测试集,可以按照以下步骤进行操作。
首先,通过pandas的`read_csv`函数,将数据集读取为一个DataFrame对象。假设数据集存储为名为`data.csv`的CSV文件,可以使用以下代码读取数据集:
```
import pandas as pd
data = pd.read_csv('data.csv')
```
接下来,我们可以使用DataFrame的切片功能,将前120行作为训练集,剩余部分作为测试集。假设数据集的行数为`n`,可以使用以下代码划分数据集:
```
train_set = data[:120]
test_set = data[120:]
```
这样,变量`train_set`就包含了数据集的前120行作为训练集,而变量`test_set`则包含了剩余部分作为测试集。
最后,根据需要可以对训练集和测试集进行进一步处理和分析,例如应用机器学习模型进行训练和预测。
以上是在Python中将数据集的前120行作为训练集,剩余部分作为测试集的一种常见做法。根据具体情况,也可以根据其他指标或随机抽样等方式来划分数据集。
从一dataframe里抽样70%作为训练集,剩下30%作为测试集
可以使用 pandas 库中的 `sample()` 函数来进行抽样。假设你的 dataframe 名称为 `df`,可以按如下方式进行操作:
```python
# 随机抽样 70% 作为训练集
train_df = df.sample(frac=0.7, random_state=42)
# 剩下的 30% 作为测试集
test_df = df.drop(train_df.index)
```
其中,`frac=0.7` 表示抽样比例为 70%,`random_state` 是随机种子,可以设置为一个固定值,保证每次运行得到的结果一致。`drop()` 函数用于删除训练集中已经抽取的样本,剩下的就是测试集。