r语言分训练集测试集代码
时间: 2023-10-08 15:09:54 浏览: 36
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。
```R
# 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。
```R
# 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语言将数据拆分为测试集和训练集的代码
在R语言中,可以使用 `caret` 包中的 `createDataPartition()` 函数将数据集拆分为训练集和测试集。
示例代码如下:
```r
# 加载 caret 包
library(caret)
# 设置随机数种子,保证结果可复现
set.seed(123)
# 加载数据集
data(iris)
# 将数据集拆分为训练集(70%)和测试集(30%)
train_index <- createDataPartition(iris$Species, p = 0.7, list = FALSE)
train_data <- iris[train_index, ]
test_data <- iris[-train_index, ]
```
在上面的代码中,我们将鸢尾花数据集 `iris` 拆分为了训练集 `train_data` 和测试集 `test_data`,其中训练集占总数据集的 70%。函数 `createDataPartition()` 的第一个参数为目标变量,第二个参数是训练集所占比例,第三个参数 `list` 设置为 FALSE 表示返回的是数据集的行索引,否则返回一个包含训练集和测试集行索引的列表。