选取15%的训练数据代码
时间: 2024-06-12 10:08:38 浏览: 4
要选取15%的训练数据,可以使用以下代码:
```python
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
# 读取原始数据
data = pd.read_csv('your_data.csv')
# 划分训练数据和测试数据
train_data, _, _, _ = train_test_split(data, data, test_size=0.85, random_state=42)
# 使用train_data进行模型训练
```
相关问题
随机选取若干组特征向量作为训练样本代码
以下是一个随机选取特征向量作为训练样本的代码示例:
```python
import random
# 假设数据集中有1000个特征向量,每个特征向量有100个维度
X = [[random.random() for j in range(100)] for i in range(1000)]
y = [random.randint(0, 1) for i in range(1000)]
# 随机选取500个特征向量作为训练样本
indices = random.sample(range(len(X)), 500)
X_train = [X[i] for i in indices]
y_train = [y[i] for i in indices]
```
这段代码首先生成了一个包含1000个特征向量的数据集,每个特征向量有100个维度。然后,生成了一个包含1000个标签的列表y,每个标签都是0或1。接下来,使用random.sample函数从0到999之间的整数中随机选取了500个不重复的整数作为训练样本的索引,这些索引存储在列表indices中。最后,根据indices列表中的索引,从原始数据集中选取对应的特征向量和标签,并分别存储在X_train和y_train列表中。
matlab.随机选取12个维度的数据中的80%作为训练输入数据,其余20%作为测试输入数据 ,利用训练输入数据与KNN算法对分类模型进行训练
以下是一个简单的 Matlab 代码实现,用于从给定的数据中随机选择80%的数据作为训练输入数据,剩余20%的数据作为测试输入数据,并使用KNN算法对分类模型进行训练:
```matlab
% 读取数据
data = load('data.mat'); % 假设数据存储在 data.mat 文件中
% 将数据分成训练集和测试集
n = size(data, 1); % 数据总数
train_ratio = 0.8; % 训练集占比
train_size = floor(n * train_ratio); % 训练集大小
train_indices = randsample(n, train_size); % 随机选择训练集索引
test_indices = setdiff(1:n, train_indices); % 测试集索引
train_data = data(train_indices, :); % 训练集数据
train_labels = data(train_indices, end); % 训练集标签
test_data = data(test_indices, :); % 测试集数据
test_labels = data(test_indices, end); % 测试集标签
% 使用KNN算法训练分类模型
k = 5; % 选择邻居数
model = fitcknn(train_data(:, 1:end-1), train_labels, 'NumNeighbors', k);
% 对测试集进行分类并计算准确率
predictions = predict(model, test_data(:, 1:end-1));
accuracy = sum(predictions == test_labels) / length(test_labels);
disp(['Accuracy: ', num2str(accuracy)]);
```
这里假设数据存储在名为 `data.mat` 的文件中,其中每行代表一个数据样本,最后一列为标签。代码首先读取数据,然后使用 `randsample` 函数随机选择训练集和测试集的索引。然后,使用 `fitcknn` 函数训练KNN分类模型,并使用 `predict` 函数对测试集进行分类,最后计算分类准确率。
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