用r语言写10000个数据的训练集和测试集的划分

可以使用R中的`caret`包中的`createDataPartition`函数来实现训练集和测试集的划分。具体步骤如下：

1. 加载`caret`包

library(caret)

2. 创建一个包含10000个样本的数据集，假设数据集名称为`data`

data <- data.frame(matrix(rnorm(100000), nrow = 10000))

3. 使用`createDataPartition`函数来进行训练集和测试集的划分，其中`p`参数指定测试集所占的比例，`times`参数指定划分的次数。

set.seed(123)
train_indexes <- createDataPartition(data$V1, p = 0.7, times = 1)
train_data <- data[train_indexes$Resample1, ]
test_data <- data[-train_indexes$Resample1, ]

这段代码将数据集按照70%的比例划分为训练集和测试集，并将训练集和测试集分别存储在`train_data`和`test_data`中。其中`set.seed(123)`是为了设置随机数种子，保证每次运行代码得到的结果一致。

注意，如果你想要进行多次划分并且每次划分的结果不同，可以将`times`参数设置为大于1的值。

相关问题

生成一段python代码：1导入PCA 2使用sklearn.datasets导入fetch_openml数据集 3# 通过fetch_openml("mnist_784")得到mnist数据，并使用data和target索引得到数据与标签 4划分mnist数据集，训练集60000，测试集10000 5查看训练集和测试集维度

下面是您需要的Python代码：

# 导入PCA
from sklearn.decomposition import PCA
# 使用sklearn.datasets导入fetch_openml数据集
from sklearn.datasets import fetch_openml

# 通过fetch_openml("mnist_784")得到mnist数据，并使用data和target索引得到数据与标签
mnist = fetch_openml("mnist_784")
X = mnist.data
y = mnist.target

# 划分mnist数据集，训练集60000，测试集10000
X_train, X_test = X[:60000], X[60000:]
y_train, y_test = y[:60000], y[60000:]

# 查看训练集和测试集维度
print("训练集维度：", X_train.shape)
print("测试集维度：", X_test.shape)

这段代码首先导入了PCA和fetch_openml，然后使用fetch_openml函数获取了mnist数据集，并使用data和target索引得到了数据和标签。接着将数据集划分为训练集和测试集，最后输出了训练集和测试集的维度。

# 划分mnist数据集，训练集60000，测试集10000

可以使用Python中的sklearn库来划分MNIST数据集，具体步骤如下：

from sklearn.datasets import fetch_openml
from sklearn.model_selection import train_test_split

# 获取MNIST数据集
mnist = fetch_openml('mnist_784', version=1)

# 将数据集划分为训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(mnist.data, mnist.target, test_size=10000, random_state=42)

# 查看划分后的数据集大小
print("训练集大小：", X_train.shape[0])
print("测试集大小：", X_test.shape[0])

其中，`fetch_openml`函数用于获取MNIST数据集，`train_test_split`函数用于将数据集划分为训练集和测试集，`test_size`参数指定测试集大小，`random_state`参数设置随机种子以保证可重复性。最后，打印划分后训练集和测试集的大小即可。