神经网咯数据集分割 神经网咯数据集分割 神经网咯数据集分割代码

在Python中，常用的数据集分割库如`sklearn`提供了方便的功能来进行神经网络数据集的划分。下面是一个简单的例子：

from sklearn.model_selection import train_test_split

# 假设我们有一个名为data的Pandas DataFrame，其中包含特征X和目标变量y
X = data['features']
y = data['target']

# 划分数据集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, # 测试集占比
                                                    random_state=42) # 设置随机种子保证结果可复现

# 如果需要进一步划分验证集，可以再对训练集进行划分
X_train, X_val, y_train, y_val = train_test_split(X_train, y_train, test_size=0.2)

# 这样就得到了训练集(X_train, y_train)，验证集(X_val, y_val)，以及测试集(X_test, y_test)

在这个代码中，`train_test_split`函数用于进行划分，`test_size`参数指定了测试集的比例，剩下的数据作为训练集。如果还需要验证集，可以在训练集中继续进行划分。