将训练集与测试集按照2;8划分代码
时间: 2024-05-06 13:18:48 浏览: 16
以下是Python代码示例,假设训练数据和测试数据已经处理好并分别保存在train_data.csv和test_data.csv文件中:
```python
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
# 读取训练数据和测试数据
train_data = pd.read_csv('train_data.csv')
test_data = pd.read_csv('test_data.csv')
# 划分训练集和测试集
train_set, test_set = train_test_split(train_data, test_size=0.2, random_state=42)
# 保存划分后的数据集
train_set.to_csv('train_set.csv', index=False)
test_set.to_csv('test_set.csv', index=False)
```
上述代码使用了sklearn库中的train_test_split函数将训练数据按照0.2的比例划分为测试集,同时设置了随机种子以保证每次划分结果一致。最后将划分后的数据集保存为csv文件以供后续使用。
相关问题
pythorch将dataset划分为训练集和测试集8:2
在PyTorch中,将数据集划分为训练集和测试集的操作可以通过以下步骤完成:
1. 首先,首先加载整个数据集。可以使用PyTorch中的`torchvision.datasets`模块或自定义数据集。
2. 然后,使用`torch.utils.data.random_split()`函数将数据集按照给定的比例划分为训练集和测试集。该函数的第一个参数是要划分的数据集,第二个参数是划分得到的训练集的比例,第三个参数是划分得到的测试集的比例。
3. 接下来,使用`torch.utils.data.DataLoader()`函数分别将训练集和测试集加载为可迭代的数据加载器。这样做的好处是可以更方便地对数据进行批处理、洗牌等操作。
下面是一个示例代码,演示了如何将数据集划分为训练集和测试集,并加载为数据加载器:
```python
import torch
from torch.utils.data import DataLoader
from torchvision.datasets import MNIST
from torchvision.transforms import ToTensor
from torch.utils.data.dataset import Subset
# 加载整个数据集
dataset = MNIST(root='data/', train=True, download=True, transform=ToTensor())
# 根据划分比例划分训练集和测试集
train_ratio = 0.8
test_ratio = 0.2
train_size = int(train_ratio * len(dataset))
test_size = len(dataset) - train_size
train_dataset, test_dataset = torch.utils.data.random_split(dataset, [train_size, test_size])
# 将训练集和测试集加载为数据加载器
train_loader = DataLoader(train_dataset, batch_size=64, shuffle=True)
test_loader = DataLoader(test_dataset, batch_size=64, shuffle=True)
```
上述代码中,我们使用MNIST数据集作为示例,采用了80%的数据作为训练集,20%的数据作为测试集。然后,通过`torch.utils.data.DataLoader()`函数分别将训练集和测试集加载为了可以迭代的数据加载器,并设置了批处理大小为64和打乱数据的参数。
按日期划分训练集与测试集的代码
按日期划分训练集和测试集可以使用`train_test_split`库中的`train_test_split`函数结合`datetime`库实现。以下是一个示例代码:
```python
# 导入必要的库
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from datetime import datetime
# 读取数据集
data = pd.read_csv("data.csv")
# 转换日期格式为datetime
data["date"] = pd.to_datetime(data["date"])
# 按日期升序排序
data = data.sort_values("date")
# 划分训练集和测试集
test_size = 0.2
split_index = int(len(data) * (1 - test_size))
train_data = data[:split_index]
test_data = data[split_index:]
# 查看划分结果
print("训练集日期范围:", train_data["date"].min(), "-", train_data["date"].max())
print("测试集日期范围:", test_data["date"].min(), "-", test_data["date"].max())
```
在这个示例代码中,我们首先将日期字符串转换为`datetime`格式,并按日期升序排序。然后,根据指定的测试集比例计算出划分的索引位置,将数据集分成训练集和测试集。最后,我们输出训练集和测试集的日期范围以进行检查。
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