python数据集随机划分代码

以下是Python数据集随机划分的示例代码：

import random

# 创建数据集
dataset = [i for i in range(1, 101)]

# 随机划分数据集
random.shuffle(dataset)
train_size = int(0.7 * len(dataset))
train_data = dataset[:train_size]
test_data = dataset[train_size:]

print("训练集大小：", len(train_data))
print("测试集大小：", len(test_data))

这个代码首先创建了一个包含1到100的整数的数据集。然后，使用random.shuffle()函数随机打乱数据集中的元素顺序。接下来，使用int()函数和len()函数来计算训练集和测试集的大小。最后，使用Python的列表切片语法来划分数据集。训练集包含前70％的元素，测试集包含剩下的30％。

相关问题

python 数据集随机划分8 2代码

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：

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。

随机划分数据集python代码

在Python中，我们可以使用`sklearn`库中的`train_test_split`函数来随机划分数据集。这是一个常见的机器学习预处理步骤，用于将数据划分为训练集、验证集和测试集。这里是一个简单的例子：

from sklearn.model_selection import train_test_split

# 假设你有一个名为X的数据特征数组和y的目标变量数组
X = ...  # 例如，二维numpy数组
y = ...  # 目标变量列表

# 设定训练集比例（如0.8）和测试集比例（如0.2），以及是否需要随机化划分
test_size = 0.2
random_state = 42  # 设置随机种子以便复现结果

# 划分数据
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=test_size, random_state=random_state)

# 训练集和测试集已经准备好了

在这个代码中，`train_test_split`会根据指定的比例返回四组数据：`X_train`和`y_train`作为训练集，`X_test`和`y_test`作为测试集。