我想要将复发的数据集按照6:2:2分为训练、验证和测试集,标签定义为1,生成数据路径和标签的键值对.再将未复发的数据集按照6:2:2分为训练、验证和测试集,标签定义为0.最后合并上述训练集、测试集和验证集
时间: 2024-02-25 15:53:40 浏览: 29
好的,我可以帮您完成这个任务。首先,您需要将复发的数据集和未复发的数据集分别读入,并将它们按照6:2:2的比例划分为训练、验证和测试集。可以使用Python中的sklearn库中的train_test_split函数来完成这个任务,代码如下所示:
```python
from sklearn.model_selection import train_test_split
# 将复发的数据集划分为训练、验证和测试集,标签定义为1
recurr_data = ...
recurr_labels = [1] * len(recurr_data)
train_data_r, test_data_r, train_labels_r, test_labels_r = train_test_split(
recurr_data, recurr_labels, test_size=0.4, random_state=42)
val_data_r, test_data_r, val_labels_r, test_labels_r = train_test_split(
test_data_r, test_labels_r, test_size=0.5, random_state=42)
# 将未复发的数据集划分为训练、验证和测试集,标签定义为0
non_recurr_data = ...
non_recurr_labels = [0] * len(non_recurr_data)
train_data_nr, test_data_nr, train_labels_nr, test_labels_nr = train_test_split(
non_recurr_data, non_recurr_labels, test_size=0.4, random_state=42)
val_data_nr, test_data_nr, val_labels_nr, test_labels_nr = train_test_split(
test_data_nr, test_labels_nr, test_size=0.5, random_state=42)
```
接下来,您需要将每个数据集的路径和标签组成键值对。可以使用Python中的zip函数来完成这个任务,代码如下所示:
```python
# 将复发的数据集和未复发的数据集的路径和标签组成键值对
train_data = list(zip(train_data_r + train_data_nr, train_labels_r + train_labels_nr))
val_data = list(zip(val_data_r + val_data_nr, val_labels_r + val_labels_nr))
test_data = list(zip(test_data_r + test_data_nr, test_labels_r + test_labels_nr))
```
最后,您需要将训练集、验证集和测试集合并起来,代码如下所示:
```python
# 将训练集、验证集和测试集合并起来
data = train_data + val_data + test_data
```
这样,您就完成了将复发的数据集和未复发的数据集按照6:2:2分为训练、验证和测试集,并将它们的路径和标签组成键值对的任务。
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