python 数据集随机划分8 2代码
时间: 2023-06-06 09:02:53 浏览: 197
数据集的划分代码.......................................
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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:
```python
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。
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