将数据集拆按照7:3的比例拆分为训练集和测试集合，拆分原则：同一名同学的手写体要么全部在训练集中，要么全部在测试集中。

好的，这是一个数据集拆分的问题。你可以按照以下步骤进行：

1. 首先读取原始数据集，并将同一名同学的手写体数据放在一起。
2. 对于每个同学的手写体数据，生成一个随机数，如果随机数小于等于0.7，则将该同学的所有手写体数据放入训练集；否则放入测试集。
3. 重复以上步骤，直到所有同学的手写体数据都被拆分到训练集或测试集中。

需要注意的是，为了避免同一名同学的手写体数据被拆分到不同的数据集中，步骤2中生成随机数的方法需要考虑到同学的信息。可以使用同学的姓名或学号作为种子，确保每个同学都能得到相同的随机数。

相关问题

如何将数据拆分为训练集和测试集？

将数据拆分为训练集和测试集是机器学习中常用的一种方法，它可以用于评估模型的性能和泛化能力。下面是一种常见的数据拆分方法：

1. 随机拆分：将数据集随机地按照一定比例划分为训练集和测试集。通常情况下，我们会将数据集的大部分用于训练，少部分用于测试。例如，可以将数据集按照70%的比例划分为训练集，30%的比例划分为测试集。

2. 分层拆分：如果数据集中存在类别不平衡的情况，即某些类别的样本数量较少，为了保证训练集和测试集中各类别样本的比例相似，可以采用分层拆分的方法。该方法会根据类别信息将数据集划分为训练集和测试集。

3. 时间序列拆分：对于时间序列数据，我们通常需要按照时间顺序将数据划分为训练集和测试集。可以选择将前一部分时间的数据作为训练集，后一部分时间的数据作为测试集。

GBDT的数据预处理：将数据集按时间先后顺序排序，并拆分为训练集和测试集。

GBDT的数据预处理不仅包括按时间先后顺序排序和拆分为训练集和测试集，还包括以下步骤：

1. 数据清洗：去除异常值、空值和重复值等。

2. 特征选择：挑选出最相关的特征作为模型的输入，可以使用相关性分析、PCA、Lasso等方法。

3. 特征缩放：将特征值缩放到相同的范围内，可以使用MinMaxScaler、StandardScaler等方法。

4. 特征编码：将离散型特征转换为数值型特征，可以使用OneHotEncoder、LabelEncoder等方法。

5. 数据分割：将数据集按照一定比例分割为训练集和测试集，通常使用70%的数据作为训练集，30%的数据作为测试集。

6. 数据排序：按照时间先后顺序对数据进行排序，以保证训练集和测试集的时间分布一致。

以上步骤的目的是为了提高模型的准确性和泛化能力，同时避免过拟合和欠拟合等问题。