python随机划分数据集

可以使用scikit-learn库中的train_test_split函数来随机划分数据集。该函数可以将数据集划分为训练集和测试集，也可以划分为多个子集。

以下是一个示例代码：

from sklearn.model_selection import train_test_split

# 将X和y划分为训练集和测试集，测试集占总数据集的20%
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2)

# 将X和y划分为训练集、验证集和测试集，测试集占总数据集的20%，验证集占总数据集的10%
X_train, X_val, y_train, y_val = train_test_split(X_train, y_train, test_size=0.1)

在上面的代码中，X表示特征矩阵，y表示目标值向量。train_test_split函数的test_size参数指定测试集占总数据集的比例。如果要划分为多个子集，可以多次调用train_test_split函数。

相关问题

python 随机划分数据集

在Python中，可以使用sklearn库的train_test_split函数来随机划分数据集。该函数的输入参数包括特征数据集和目标数据集，以及测试集所占比例。下面是一个简单的例子：

from sklearn.model_selection import train_test_split

# 假设X是特征数据集，y是目标数据集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42)

# test_size参数指定测试集所占比例，random_state参数可用于固定随机数种子，以便多次划分数据集得到相同的结果

上述代码将数据集随机划分为训练集和测试集，其中测试集占总数据集的30%。划分后，可以将训练集和测试集分别用于模型训练和测试。

python数据集随机划分代码

以下是Python数据集随机划分的示例代码：

import random

# 创建数据集
dataset = [i for i in range(1, 101)]

# 随机划分数据集
random.shuffle(dataset)
train_size = int(0.7 * len(dataset))
train_data = dataset[:train_size]
test_data = dataset[train_size:]

print("训练集大小：", len(train_data))
print("测试集大小：", len(test_data))

这个代码首先创建了一个包含1到100的整数的数据集。然后，使用random.shuffle()函数随机打乱数据集中的元素顺序。接下来，使用int()函数和len()函数来计算训练集和测试集的大小。最后，使用Python的列表切片语法来划分数据集。训练集包含前70％的元素，测试集包含剩下的30％。