python将数据集随机划分成80%训练集、20%测试集

在Python中，可以使用sklearn库中的train_test_split函数来将数据集随机划分为训练集和测试集。下面是一个示例代码：

from sklearn.model_selection import train_test_split

# 假设data是你的数据集，包含特征和标签
X = data.drop('label', axis=1)  # 特征数据
y = data['label']  # 标签数据

# 将数据集划分为训练集和测试集，按照80%训练集，20%测试集的比例划分
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

在上述代码中，train_test_split函数的参数中，X是特征数据，y是标签数据，test_size指定了测试集的比例（这里是20%），random_state是随机数种子，用于保证每次划分的结果是一致的。

通过以上代码，可以将原始数据集随机划分成80%的训练集和20%的测试集，你可以根据自己的数据集和需求进行相应的调整。

相关问题

用Python代码实现：将数据集打乱，随机划分，80%为训练集，20%为测试集（120条训练样本，30条测试样本）

在Python中，我们可以使用`sklearn`库中的`train_test_split`函数来轻松地对数据集进行打乱和划分。假设你有一个名为`data`的数据集列表（包含150个元素），每个元素代表一条记录，你可以这样做：

import random
from sklearn.model_selection import train_test_split

# 假设 data 是一个包含150条数据的列表
data = ...  # 你需要填充实际的数据内容

# 首先，我们需要确保所有元素是可哈希的（如字典或元组）
if not all(isinstance(item, (dict, tuple)) for item in data):
    raise ValueError("Data elements must be hashable (e.g., dictionaries or tuples)")

# 打乱数据
random.shuffle(data)

# 定义训练集和测试集的比例
train_size = int(0.8 * len(data))
test_size = len(data) - train_size

# 划分数据集
train_data, test_data = train_test_split(data, train_size=train_size, test_size=test_size)

print(f"Training set size: {len(train_data)}")
print(f"Testing set size: {len(test_data)}")

这个例子会创建一个大小为120的训练集（80%的数据）和一个大小为30的测试集（剩余的20%）。如果你的实际数据不是列表，你需要根据实际情况调整数据结构。

用python代码实现：将数据集打乱，随机划分，80%为训练集，20%为测试集（120条训练样本，30条测试样本）

在Python中，我们可以使用`sklearn.model_selection.train_test_split`函数来方便地对数据集进行随机划分。首先，确保你已经安装了`sklearn`库。以下是如何实现这个过程的示例：

import numpy as np
from sklearn.model_selection import train_test_split

# 假设你有一个名为X的数据数组（特征），形状为(150, n_features)，和一个名为y的目标数组（标签），形状为(150,)，总共150个样本
# X = ... # 你的特征数据
# y = ... # 你的目标数据

# 首先，我们需要确保数据长度是一致的
assert len(X) == len(y), "特征和标签数据长度不一致"

# 打乱数据的顺序
np.random.seed(42)  # 设置随机种子，使得每次运行结果一致
perm = np.random.permutation(len(X))  # 获取随机排列索引
X_shuffled = X[perm]
y_shuffled = y[perm]

# 划分数据集
train_size = int(0.8 * len(X_shuffled))  # 训练集占80%
test_size = len(X_shuffled) - train_size  # 测试集占20%

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(
    X_shuffled, y_shuffled, train_size=train_size, test_size=test_size, random_state=42
)

# 现在X_train有120条样本（120*n_features），y_train有120条对应的目标；X_test有30条样本（30*n_features），y_test有30条对应的目标
print(f"训练集样本数: {len(X_train)}, 测试集样本数: {len(X_test)}")

这里，`random_state`参数用于设置随机状态，这样你可以重现相同的数据分割。如果你想要每次都得到不同的划分，可以去掉该参数。