python训练集测试集划分

在Python中，可以使用scikit-learn库中的train_test_split函数来将数据集划分为训练集和测试集。该函数可以随机地将数据集划分为两个子集，其中一个子集用于训练模型，另一个子集用于评估模型的性能。

下面是一个示例代码，它将数据集划分为训练集和测试集，其中训练集占数据集的70%，测试集占数据集的30%：

from sklearn.model_selection import train_test_split

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42)

其中，X是特征矩阵，y是标签向量，test_size参数表示测试集占数据集的比例，random_state参数用于指定随机种子，以便重复实验时划分结果相同。函数返回四个变量，分别是训练集的特征矩阵、测试集的特征矩阵、训练集的标签向量和测试集的标签向量。

相关问题

划分训练集测试集python

您可以使用Python中的sklearn库来划分训练集和测试集。以下是一个简单的例子：

from sklearn.model_selection import train_test_split

# 假设你有一个数据集X和标签y
X = ...
y = ...

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

在上面的代码中，`train_test_split()`函数将数据集X和标签y分成了训练集和测试集，其中`test_size=0.2`表示测试集占总数据集的20%，`random_state=42`保证每次运行代码时得到的划分结果都相同。划分好训练集和测试集后，你可以使用`X_train`和`y_train`来训练模型，用`X_test`和`y_test`来测试模型的性能。

python训练/测试集划分代码实现

下面是一个简单的 Python 代码示例，用于将数据集划分为训练集和测试集：

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

其中，`dataset` 是要划分的数据集，`split_ratio` 是划分比例，通常为 0.7 或 0.8，表示训练集占总数据集的比例。

该函数首先计算出训练集的大小，然后从数据集中随机选择数据点加入训练集，直到训练集的大小达到预设大小。最后，将剩余的数据点作为测试集返回。

使用示例：

dataset = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
train_set, test_set = split_dataset(dataset, 0.7)
print('训练集: ', train_set)
print('测试集: ', test_set)

输出：

训练集:  [1, 7, 8, 5, 10, 9, 3]
测试集:  [2, 4, 6]

注意，这种随机划分方法可能会导致训练集和测试集的分布不均匀，因此在实际应用中需要进行更加严谨的划分方法。