使用pytorch实现X_test, X_cal, y_test, y_cal = train_test_split(X_test1, y_test1, test_size=ts, random_state=42)
时间: 2023-10-23 14:20:38 浏览: 35
在 PyTorch 中,我们可以使用 Sklearn 库提供的 train_test_split 函数来实现数据集的分割。具体实现如下:
```python
from sklearn.model_selection import train_test_split
import torch
# 将数据集转换为 PyTorch 的 Tensor 格式
X_test1_tensor = torch.tensor(X_test1)
y_test1_tensor = torch.tensor(y_test1)
# 将数据集分割为测试集和验证集
X_test, X_cal, y_test, y_cal = train_test_split(X_test1_tensor, y_test1_tensor, test_size=ts, random_state=42)
```
在代码中,我们首先将数据集 X_test1 和 y_test1 转换为 PyTorch 的 Tensor 格式,然后使用 train_test_split 函数将其分割为测试集(X_test 和 y_test)和验证集(X_cal 和 y_cal)。