python留出法代码
时间: 2023-11-16 12:57:20 浏览: 61
Python留出法是一种常用的机器学习交叉验证方法,它将数据集分成训练集和测试集两部分,其中训练集用于训练模型,测试集用于评估模型的性能。以下是Python留出法的代码实现:
方法一:使用sklearn库
```python
from sklearn.model_selection import train_test_split
train_X, test_X, train_Y, test_Y = train_test_split(X, Y, test_size=0.2)
```
方法二:使用random库或numpy库的不重复取样函数
```python
import random
from numpy import random
def train_test_split(X,Y=None,test_size=0.2):
length = len(X)
train_index = list(range(length))
test_index = random.sample(train_index,int(length*test_size))
for x in test_index:
train_index.remove(x)
if Y is not None:
return X.iloc[train_index],X.iloc[test_index],Y.iloc[train_index],Y.iloc[test_index]
else:
return X.iloc[train_index],X.iloc[test_index]
```
需要注意的是,留出法的测试集和训练集应该是互斥的,即测试集中的样本不应该出现在训练集中。同时,为了保证结果的可靠性,应该多次随机划分训练集和测试集,并取平均值作为最终结果。