怎么自定义的划分训练集和测试集

一般来说，可以使用随机划分或者分层划分的方法来划分训练集和测试集。其中，随机划分是将数据集随机分成训练集和测试集，而分层划分则是将数据集按照一定比例分成训练集和测试集，同时保证每个类别在训练集和测试集中的比例相同。

具体操作时，可以按照以下步骤进行：

1. 将数据集随机打乱，以保证分配到训练集和测试集的数据是随机的。

2. 根据需要的训练集和测试集的比例，计算出训练集和测试集的大小。

3. 按照设定的比例，将数据集分成训练集和测试集。

4. （可选）如果数据集中存在多个类别，可以使用分层抽样的方法来保证训练集和测试集中每个类别的比例相同。

需要注意的是，划分训练集和测试集时应该保证两者的数据是互斥的，即同一条数据不能同时被分到训练集和测试集中。

相关问题

python代码自定义划分测试集与训练集

在 Python 中，我们可以使用 Scikit-Learn 库来进行数据集的划分，其中 train_test_split() 函数可以将数据集划分为训练集和测试集。

下面是一个示例代码，展示如何将数据集随机划分为训练集和测试集：

from sklearn.model_selection import train_test_split
import numpy as np

# 生成数据集
X = np.random.rand(100, 10)  # 特征矩阵，100个样本，每个样本有10个特征
y = np.random.randint(0, 2, size=100)  # 标签，0或1

# 划分数据集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 输出训练集和测试集的大小
print("训练集大小：", len(X_train))
print("测试集大小：", len(X_test))

在上面的代码中，我们首先生成了一个包含100个样本、每个样本有10个特征的数据集和对应的标签。然后使用 train_test_split() 函数将数据集随机划分为训练集和测试集，其中 test_size=0.2 表示测试集占总数据集的20%，random_state=42 表示设置随机数种子，以保证每次划分的结果相同。最后输出训练集和测试集的大小。

python代码不使用 Scikit-Learn 库来进行数据集的划分，自定义划分测试集与训练集

如果不使用 Scikit-Learn 库，我们也可以手动编写代码来自定义划分测试集和训练集。下面是一个示例代码：

import numpy as np

# 生成数据集
X = np.random.rand(100, 10)  # 特征矩阵，100个样本，每个样本有10个特征
y = np.random.randint(0, 2, size=100)  # 标签，0或1

# 设置随机种子
np.random.seed(42)

# 随机打乱数据集
random_index = np.random.permutation(len(X))
X_shuffle = X[random_index]
y_shuffle = y[random_index]

# 划分数据集
test_ratio = 0.2  # 测试集比例
test_size = int(len(X) * test_ratio)  # 测试集大小
X_train = X_shuffle[:-test_size]
y_train = y_shuffle[:-test_size]
X_test = X_shuffle[-test_size:]
y_test = y_shuffle[-test_size:]

# 输出训练集和测试集的大小
print("训练集大小：", len(X_train))
print("测试集大小：", len(X_test))

在上面的代码中，我们首先生成了一个包含100个样本、每个样本有10个特征的数据集和对应的标签。然后设置随机种子，以保证每次随机结果相同。接着使用 np.random.permutation() 函数随机打乱数据集的顺序，再根据比例划分成训练集和测试集。最后输出训练集和测试集的大小。