手动实现train_test_split函数

好的，train_test_split函数的主要作用是将数据集随机划分为训练集和测试集，通常用于机器学习模型的训练和测试。下面是手动实现的代码：

import random

def train_test_split(data, test_size=0.2):
    """
    data: 数据集，可以是numpy数组、pandas DataFrame或python list
    test_size: 测试数据集所占比例，默认为0.2
    """
    # 计算测试数据集的数量
    test_num = int(len(data) * test_size)
    
    # 对数据集进行随机打乱
    random.shuffle(data)
    
    # 划分为训练集和测试集
    train_data = data[:-test_num]
    test_data = data[-test_num:]
    
    return train_data, test_data

这个函数接受一个数据集，并根据给定的测试集比例将数据集分为训练集和测试集。打乱数据集的顺序是为了保证每次运行时都会获得不同的数据集拆分，从而保证模型的泛化能力。

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手动实现 train_test_split 函数

可以实现 train_test_split 函数，代码如下：

import random

def train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_seed=None):
    """
    将数据集 X, y 按照 test_size 分割成训练集和测试集
    """

    if random_seed:
        # 设置随机种子
        random.seed(random_seed)

    # 计算测试集的数量
    test_num = int(len(X) * test_size)
    
    # 将索引打乱
    index = list(range(len(X)))
    random.shuffle(index)
    
    # 获取训练集和测试集的索引
    test_index = index[:test_num]
    train_index = index[test_num:]

    # 根据索引获取训练集和测试集
    X_train = X[train_index]
    y_train = y[train_index]
    X_test = X[test_index]
    y_test = y[test_index]

    return X_train, X_test, y_train, y_test

其中，X 和 y 分别是数据集的特征和标签，test_size 表示测试集占总样本的比例（默认为 0.2），random_seed 表示随机种子（默认为 None）。该函数首先计算测试集的数量，然后将数据集的索引打乱，再根据打乱后的索引获取训练集和测试集的索引，最后根据索引获取训练集和测试集。

def train_test_datasplit(samples): from sklearn.model_selection import train_test_split data = samples.iloc[:, 0:(samples.shape[1] - 1)] label = samples.iloc[:, -1] data_train, data_test, label_train, label_test = train_test_split(data, label, test_size=0.33, random_state=42) return data_train, data_test, label_train, label_test代码讲解

这段代码实现了一个数据集的划分函数，将输入的样本数据进行划分为训练集和测试集，其中：

- `samples`：输入的样本数据，是一个 pandas DataFrame，包含若干行和若干列，其中最后一列为标签数据。
- `train_test_split`：是 scikit-learn 中的一个函数，用于将数据集划分为训练集和测试集，该函数的参数包括：

- `data`：数据集的输入特征，即前面所有列的数据。
- `label`：数据集的输出标签，即最后一列的数据。
- `test_size`：测试集所占比例，默认为 0.33。
- `random_state`：随机数种子，用于控制随机结果的可重复性。

- `data_train`：划分后的训练集输入特征。
- `data_test`：划分后的测试集输入特征。
- `label_train`：划分后的训练集输出标签。
- `label_test`：划分后的测试集输出标签。

该函数的返回值是一个包含训练集和测试集的 4 个元素的元组。