r语言分训练集测试集代码

好的，以下是R语言分训练集和测试集的代码：

#假设数据集在df中，train_percent为训练集的比例（0到1之间）
set.seed(123)
train_rows <- sample(nrow(df), round(train_percent*nrow(df)), replace = FALSE)
train_data <- df[train_rows,]
test_data <- df[-train_rows,]

笑话时间：为什么18岁的人可以去战场，不能去夜店呢？因为战场有炮声，而夜店只有吵闹声。

相关问题

r语言训练集和测试集

在R语言中，我们可以使用一些函数和技巧来创建训练集和测试集。这里我将介绍两种常见的方法：

1. 手动划分数据集：你可以手动将数据集分为训练集和测试集。一种常见的做法是将数据集的大部分用作训练集，而将剩余部分用作测试集。你可以使用R的子集操作符 `[ ]` 或者 `subset()` 函数来实现。

# 创建数据集
data <- 1:100

# 设定随机数种子以保持可重复性
set.seed(123)

# 随机划分数据集
train_indices <- sample(length(data), 0.7 * length(data))
train_set <- data[train_indices]
test_set <- data[-train_indices]

上述代码中，我们首先创建了一个包含1到100的数据集。然后，我们使用 `sample()` 函数随机选择了70%的数据索引作为训练集的索引，并将其存储在 `train_indices` 变量中。最后，我们使用这些索引从原始数据集中提取训练集和测试集。

2. 使用第三方库：R中有一些第三方库提供了更方便的函数来划分数据集，比如 `caret` 和 `caTools`。这些库提供了一些用于数据集划分的函数，可以自动完成随机划分和其他操作。

# 安装并加载 caTools 包
install.packages("caTools")
library(caTools)

# 划分数据集
set.seed(123)
split <- sample.split(data, SplitRatio = 0.7)
train_set <- subset(data, split == TRUE)
test_set <- subset(data, split == FALSE)

上述代码中，我们首先安装并加载了 `caTools` 包。然后，我们使用 `sample.split()` 函数将数据集随机划分为训练集和测试集，并将结果存储在 `split` 变量中。最后，我们使用 `subset()` 函数根据划分结果提取训练集和测试集。

这两种方法都可以用于创建训练集和测试集。选择哪种方法取决于你的需求和个人偏好。

R语言训练训练集模型代码

以下是一个简单的R语言训练模型的代码示例：

# 加载数据集
data <- read.csv("data.csv")

# 将数据集划分为训练集和测试集
library(caTools)
set.seed(123)
split <- sample.split(data$label, SplitRatio = 0.7)
train <- subset(data, split == TRUE)
test <- subset(data, split == FALSE)

# 训练模型
library(randomForest)
model <- randomForest(label ~ ., data = train)

# 预测测试集结果
predictions <- predict(model, test)

# 评估模型性能
library(caret)
confusionMatrix(predictions, test$label)

这个示例代码加载了一个名为"data.csv"的数据集，并将其划分为70%的训练集和30%的测试集。然后使用随机森林算法训练模型，并使用测试集对模型进行评估。