写一段python代码加载帕德博恩轴承数据集

可以使用Python的pandas库中的read_csv()函数来加载帕德博恩轴承数据集。假设数据集存储在当前工作目录下的文件"pad bearings.csv"中，可以使用以下代码来加载数据集：

import pandas as pd

df = pd.read_csv("pad bearings.csv")

加载完成后，数据集将被存储在一个名为df的pandas数据框中，可以使用pandas的其他函数来对数据进行操作和分析。

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写一段python代码加载帕德博恩轴承数据集，并划分训练集 测试集 验证集

以下是加载帕德博恩轴承数据集并进行训练集、测试集、验证集划分的Python代码：

import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split

# 加载帕德博恩轴承数据集
dataset = pd.read_csv('path/to/dataset.csv')

# 划分训练集、测试集、验证集
train_val, test = train_test_split(dataset, test_size=0.2, random_state=42)
train, val = train_test_split(train_val, test_size=0.25, random_state=42)

# 输出数据集大小
print(f"训练集大小: {len(train)}, 验证集大小: {len(val)}, 测试集大小: {len(test)}")

在上述代码中，我们首先使用Pandas库中的`read_csv()`函数加载帕德博恩轴承数据集，然后使用scikit-learn库中的`train_test_split()`函数将数据集划分为训练集、测试集和验证集。其中`test_size=0.2`表示测试集占20%的数据，`test_size=0.25`表示验证集占25%的数据。`random_state`参数用于设置随机种子，以确保每次运行程序时得到的数据集划分结果是一致的。最后，我们输出每个数据集的大小，以确保数据集划分成功。

写一段python代码加载德国帕德博恩轴承数据集，并划分训练集 测试集 验证集

以下是加载德国帕德博恩轴承数据集、并划分训练集、测试集和验证集的Python代码示例：

import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split

# 加载数据集
data = pd.read_csv("path/to/dataset.csv")

# 划分数据集
train_data, test_data, train_labels, test_labels = train_test_split(
    data.drop("label", axis=1),
    data["label"],
    test_size=0.3,
    stratify=data["label"],
    random_state=42,
)

train_data, val_data, train_labels, val_labels = train_test_split(
    train_data,
    train_labels,
    test_size=0.2,
    stratify=train_labels,
    random_state=42,
)

# 输出数据集的大小
print("训练集大小：", len(train_data))
print("测试集大小：", len(test_data))
print("验证集大小：", len(val_data))

其中，`pd.read_csv()`函数用于从CSV文件中加载数据集。`train_test_split()`函数用于将数据集划分为训练集、测试集和验证集，其中`test_size`参数指定了测试集的比例，`stratify`参数保证了各个数据集中各个类别的比例相同。最后，使用`print()`函数输出了各个数据集的大小。