随机划分数据集python代码
时间: 2024-11-06 17:15:24 浏览: 4
python 划分数据集为训练集和测试集的方法
在Python中,我们可以使用`sklearn`库中的`train_test_split`函数来随机划分数据集。这是一个常见的机器学习预处理步骤,用于将数据划分为训练集、验证集和测试集。这里是一个简单的例子:
```python
from sklearn.model_selection import train_test_split
# 假设你有一个名为X的数据特征数组和y的目标变量数组
X = ... # 例如,二维numpy数组
y = ... # 目标变量列表
# 设定训练集比例(如0.8)和测试集比例(如0.2),以及是否需要随机化划分
test_size = 0.2
random_state = 42 # 设置随机种子以便复现结果
# 划分数据
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=test_size, random_state=random_state)
# 训练集和测试集已经准备好了
```
在这个代码中,`train_test_split`会根据指定的比例返回四组数据:`X_train`和`y_train`作为训练集,`X_test`和`y_test`作为测试集。
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