df_1_final_test = df_1.loc[list(set(df_1.index.tolist()).difference(set(df_train_1.index.tolist())))] #df_9_final_test = df_9.copy() 使负样本验证集等于正样本的验证集 df_9_final_test = df_9.sample(round(len(df_1_final_test)), random_state=int(cfg_train_dict['random_state'])) df_9_final_test['label'] = 0 df_ft = df_1_final_test.append(df_9_final_test, sort=False) # 随机分训练集和测试集 from sklearn.model_selection import train_test_split x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(df_train.drop(['号码', 'label'], axis=1), df_train['label'], test_size=0.2, random_state=int(cfg_train_dict['random_state']))

这段代码是将数据集划分为训练集和测试集的代码。

首先，代码根据 df_1 和 df_train_1 的索引的差异，获取了 df_1 中不在训练集中的样本，并将其赋值给 df_1_final_test。

接着，代码从 df_9 数据框中随机抽样数量为 round(len(df_1_final_test)) 的样本作为负例测试集，并给其添加一个名为 'label' 的列，所有行的值都设置为 0。

然后，代码将 df_1_final_test 和 df_9_final_test 两个数据框按行合并成一个新的数据框 df_ft。

接下来，代码使用 train_test_split 函数将 df_train 数据框划分为训练集和测试集。其中，参数 df_train.drop(['号码', 'label'], axis=1) 表示训练集的特征数据，df_train['label'] 表示训练集的标签数据。test_size 参数设置了测试集的比例，这里是 0.2，即 20% 的样本被划分为测试集。random_state 参数用于设置随机种子。

最后，代码将划分好的训练集和测试集分别赋值给 x_train、x_test、y_train、y_test 变量。

这段代码的作用是将数据集划分为训练集和测试集，用于模型的训练和评估。其中，df_train 包含了正例样本和负例样本，df_ft 包含了未在训练集中出现的正例样本和负例样本。x_train、x_test、y_train、y_test 则是划分好的训练集和测试集的特征数据和标签数据。

相关问题

def set_data(df_0, df_1, df_9, cfg_dict): cfg_train_dict = cfg_dict['train'] df_train_1 = df_1.sample(len(df_1) - int(cfg_train_dict['simulate_pos_count']), random_state=int(cfg_train_dict['random_state'])) print('df_train_1 : ',len(df_train_1)) if cfg_train_dict['use_neg_sample'] == 'True': df_train_0 = df_0.copy() if len(df_0) >= len(df_1): df_train_0 = df_0.sample(len(df_1)) #else: # df_train_0 = df_0.append(df_9.sample(len(df_train_1) - len(df_0), # random_state=int(cfg_train_dict['random_state'])), # sort=False) else: df_train_0 = df_9.sample(round(len(df_train_1)), random_state=int(cfg_train_dict['random_state'])) df_train_0['label'] = 0 print('train set: pos_num--%i nag_num--%i' % (len(df_train_1), len(df_train_0))) df_train = df_train_1.append(df_train_0, sort=False) df_1_final_test = df_1.loc[list(set(df_1.index.tolist()).difference(set(df_train_1.index.tolist())))] #df_9_final_test = df_9.copy() 使负样本验证集等于正样本的验证集 df_9_final_test = df_9.sample(round(len(df_1_final_test)), random_state=int(cfg_train_dict['random_state'])) df_9_final_test['label'] = 0 df_ft = df_1_final_test.append(df_9_final_test, sort=False)

这段代码是一个名为 set_data 的函数，它用于设置数据集。

首先，函数从 cfg_dict 字典中获取了一个名为 cfg_train_dict 的子字典，其中包含了训练配置的相关参数。

接着，函数从 df_1 数据框中随机抽样了一部分样本作为训练集 df_train_1，抽样数量为 len(df_1) 减去 cfg_train_dict['simulate_pos_count']，random_state 参数用于设置随机种子。函数打印了 df_train_1 的长度。

然后，根据 cfg_train_dict['use_neg_sample'] 的值，函数决定如何选择负例样本。如果值为 'True'，则将 df_0 数据框复制给 df_train_0，并根据 df_1 的长度进行抽样。如果 df_0 的长度大于等于 df_1 的长度，则抽样数量为 len(df_1)；否则，函数还会从 df_9 数据框中抽样剩余的样本，抽样数量为 len(df_train_1) 减去 len(df_0)，random_state 参数同样用于设置随机种子。

如果 cfg_train_dict['use_neg_sample'] 的值不为 'True'，则直接从 df_9 数据框中抽样数量为 round(len(df_train_1)) 的样本作为负例样本，并将其赋值给 df_train_0。

接下来，函数给 df_train_0 添加了一个名为 'label' 的列，并将所有行的值都设置为 0。函数打印了 df_train_1 和 df_train_0 的长度。

然后，函数将 df_train_1 和 df_train_0 两个数据框按行合并成一个新的数据框 df_train。

接着，函数根据 df_train_1 的索引和 df_1 的索引的差异，获取了 df_1 中不在训练集中的样本，并将其赋值给 df_1_final_test。

接下来，函数从 df_9 数据框中随机抽样数量为 round(len(df_1_final_test)) 的样本作为负例测试集，并给其添加一个名为 'label' 的列，所有行的值都设置为 0。

最后，函数将 df_1_final_test 和 df_9_final_test 两个数据框按行合并成一个新的数据框 df_ft。

这段代码的作用是根据配置参数设置训练集和测试集。训练集由正例样本和负例样本组成，而测试集则包含了未在训练集中出现的正例样本和负例样本。

train_df = X_train.loc[X_train.level_group == grp] train_users = train_df.index.values valid_df = X_test.loc[X_test.loc[X_test.level_group == grp]] valid_users = valid_df.index.values train_labels = labels.loc[labels.q==q_no].set_index('session').loc[train_users] valid_labels = labels.loc[labels.q == q_no].set_index('session').loc[valid_users]

这段代码的功能是根据某个组别（level_group）把训练数据（X_train）和测试数据（X_test）分别筛选出对应的数据，并用这些数据的索引（index）生成相应的训练用户（train_users）和测试用户（valid_users）列表。然后，根据题目编号（q_no）从标签数据（labels）中筛选出相应的标签，再根据训练用户和测试用户列表，从标签数据中分别选出相应的训练标签（train_labels）和测试标签（valid_labels）。