解释这句代码train_index <- sample(1:nrow(credit), size=floor(0.7*nrow(credit))) train <- credit[train_index, ] test <- credit[-train_index, ]

这段代码的作用是将数据集`credit`按照7:3的比例分成训练集和测试集，并且随机抽取样本。具体解释如下：

- `train_index <- sample(1:nrow(credit), size=floor(0.7*nrow(credit)))`：生成一个随机样本索引，从1到数据集`credit`的总行数(nrow)中随机抽取70%的数据作为训练集的索引。
- `train <- credit[train_index, ]`：利用上一步生成的索引，从`credit`中抽取70%的数据作为训练集。
- `test <- credit[-train_index, ]`：利用上一步生成的索引，取出剩下30%的索引，然后从`credit`中取出剩下的30%的数据作为测试集。这里用`-`表示取反，即取出不在训练集中的索引对应的数据作为测试集。

相关问题

set.seed(123) shuffled_data<-d[sample(nrow(d)), ] train_size <- round(nrow(shuffled_data) * 0.7) test_size <- nrow(shuffled_data) - train_size train_data<-shuffled_data[1:train_size, ] test_data<-shuffled_data[(train_size+1):nrow(shuffled_data), ] 详细讲讲每条代码

好的，我来详细讲解一下每条代码的作用：

set.seed(123)

这条代码是为了设置随机数生成器的种子，确保每次运行程序时生成的随机数序列是相同的。这样做的目的是为了方便我们重复实验，比较不同算法的效果。

shuffled_data<-d[sample(nrow(d)), ]

这条代码是将数据集 `d` 打乱顺序。具体来说，我们使用 `sample(nrow(d))` 生成了一个长度为数据集行数的随机序列，然后将 `d` 按照这个随机序列重新排列。

train_size <- round(nrow(shuffled_data) * 0.7)
test_size <- nrow(shuffled_data) - train_size

这两条代码是计算训练集和测试集的大小。具体来说，我们将数据集分成了训练集和测试集两部分，其中训练集占数据集的 70%，测试集占数据集的 30%。

train_data<-shuffled_data[1:train_size, ]
test_data<-shuffled_data[(train_size+1):nrow(shuffled_data), ]

这两条代码是将打乱顺序后的数据集划分成训练集和测试集。具体来说，我们将前 `train_size` 行作为训练集，后 `test_size` 行作为测试集。

总的来说，这段代码的作用是将数据集打乱顺序，并将其分成训练集和测试集，以便我们可以用训练集来训练模型，用测试集来评估模型的性能。

R语言这代码什么意思 set.seed(123) train_ind <- sample(1:nrow(data), 0.8*nrow(data)) train_data <- data[train_ind, ]

### 回答1：
这段代码的意思是：

- 首先使用 set.seed(123) 设置随机种子，这样每次运行都会产生相同的随机数。

- 接着使用 sample(1:nrow(data), 0.8*nrow(data)) 从数据集中随机选取80%的数据作为训练集。

- 将选取出来的数据索引存储在变量train_ind中。

- 然后使用 data[train_ind, ] 在原数据集中筛选出训练集，并存储在train_data中.

### 回答2：
这段代码是在使用R语言中的随机数种子函数`set.seed`设置随机数种子为123，以确保每次执行生成的随机数序列是相同的。接着，`train_ind <- sample(1:nrow(data), 0.8*nrow(data))`代码生成一个由数据中每行索引随机组成的训练集索引，其中`1:nrow(data)`表示1到数据行数的序列，`0.8*nrow(data)`表示训练集所占比例。最后，`train_data <- data[train_ind, ]`将根据生成的训练集索引，从原数据中选取对应的行组成训练集数据。这段代码的目的是进行数据集的划分，将原始数据按照80%的比例划分为训练集数据。

### 回答3：
这段R语言代码的意思是设置随机数种子为123，然后从数据集中随机抽取80%的样本作为训练数据。具体解释如下：

- set.seed(123)：设置随机数种子为123，这样每次运行代码时生成的随机数序列都是一样的，保证了结果的可重复性。

- train_ind <- sample(1:nrow(data), 0.8*nrow(data))：使用sample函数从1到数据集的行数(nrow(data))之间随机抽取0.8倍行数的样本。这里1:nrow(data)为一个整数向量，表示从1到数据集的行数的序列。

- train_data <- data[train_ind, ]：将从原始数据集(data)中抽取出来的训练样本的索引(train_ind)对应的行，赋值给train_data，即得到训练数据集。

以上就是这段R语言代码的意思。通过这段代码，我们可以随机抽取数据集的80%作为训练数据，剩下的20%可以用于验证或者测试模型的性能。