train_size = int(len(data_X) * 0.7) test_size = len(data_X) - train_size train_X = data_X[:train_size] train_Y = data_Y[:train_size] test_X = data_X[train_size:] test_Y = data_Y[train_size:]
时间: 2024-01-27 20:03:46 浏览: 19
这是一个将数据集data_X和data_Y按照7:3的比例划分为训练集和测试集的操作。其中train_size表示训练集大小,test_size表示测试集大小,两者之和等于总数据集大小。train_X和train_Y分别表示训练集的特征和标签,test_X和test_Y分别表示测试集的特征和标签。具体实现方式是根据数据集大小和划分比例计算出训练集和测试集的大小,然后分别从数据集中按照比例选取对应的特征和标签。这样的划分方式可以用于模型的训练和评估。
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ran_data = dataset for i in range(len(ran_data)); print(ran_data[i]) train_size= int(len(ran_data)*0.7) test_size=len(ran_data)-train_size train_dataset,test_dataset=torch.utils.data.random_split(ran_data,[train_size, test_size])
您的代码有一些小错误,我来帮您修正一下:
```python
import torch
from torch.utils.data import random_split
ran_data = dataset # 假设您已经定义了 dataset 变量
train_size = int(len(ran_data) * 0.7)
test_size = len(ran_data) - train_size
train_dataset, test_dataset = random_split(ran_data, [train_size, test_size])
for data in train_dataset:
print(data)
for data in test_dataset:
print(data)
```
这样您可以将 `ran_data` 数据集随机划分为训练集和测试集,并在循环中打印出每个样本。请确保您先定义了 `dataset` 变量并将其赋值给 `ran_data`。
ran_data = dataset train_size = int(len(ran_data)*0.7) test_size = len(ran_data)-train_size train_dataset, test_dataset = torch.utils.data.random_split(ran_data, [train_size, test_size])
这段代码是正确的,它将 `ran_data` 数据集随机划分为训练集和测试集。其中,`train_size` 表示训练集的大小(占比),`test_size` 表示测试集的大小(占比)。
请注意,在使用 `torch.utils.data.random_split` 函数时,`ran_data` 必须是一个 `dataset` 对象,而不是一个普通的列表。确保在调用该函数之前,您已经将数据转换成了 `dataset` 对象。
如果您之前已经定义了 `dataset` 变量并将其赋值给 `ran_data`,那么这段代码应该可以正确地将数据集划分为训练集和测试集。