用python对数据集的进行8：2划分

可以使用sklearn库中的train_test_split函数来对数据集进行8:2的划分。具体代码如下：

from sklearn.model_selection import train_test_split

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

其中，X为特征矩阵，y为标签向量，test_size为测试集所占比例，random_state为随机种子，用于保证每次划分的结果一致。划分后，X_train和y_train为训练集的特征矩阵和标签向量，X_test和y_test为测试集的特征矩阵和标签向量。

相关问题

python 数据集随机划分8 2代码

Python中对数据集进行随机划分的方式有很多，比较常用的是将数据集划分成训练集和测试集。根据需求，可以将数据集划分成不同的比例，比如常见的是8:2即将数据集分成训练集和测试集两个部分，其中训练集占80%，测试集占20%。

以下是一段Python代码，可实现将数据集随机划分成训练集和测试集的功能：

import random

def split_dataset(dataset, split_ratio):
    train_size = int(len(dataset) * split_ratio)
    train_set = []
    test_set = list(dataset)
    while len(train_set) < train_size:
        index = random.randrange(len(test_set))
        train_set.append(test_set.pop(index))
    return train_set, test_set

# 假设dataset为待划分的数据集
train_set, test_set = split_dataset(dataset, 0.8)

代码中可以看到，split_dataset函数实现了将数据集随机划分成训练集和测试集的功能。函数的第一个参数为待划分的数据集，第二个参数为划分的比例。函数首先根据划分比例计算出训练集的大小，然后从数据集中随机选取样本放入训练集中，直到训练集的大小达到设定的值。最后，利用Python的列表特性，将训练集从数据集中删除得到测试集，最终将训练集和测试集作为函数的返回值输出。

以上就是Python数据集随机划分8:2的代码实现，利用该代码可以方便地对数据集进行随机划分，从而进行模型训练和效果测试。

python划分数据集代码

好的，以下是Python划分数据集代码的示例：

import numpy as np

data = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6], [7, 8], [9, 10]]) # 假设数据集

# 将数据集随机分为训练集和测试集，比例为3:1
np.random.shuffle(data) # 随机打乱数据集
train_data = data[:3] # 取前3条数据作为训练集
test_data = data[3:] # 取剩下2条数据作为测试集

希望以上代码能够帮到你。