使用torch.cat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 07:20:38 浏览: 41
在 PyTorch 中,我们可以使用 torch.cat 函数来实现数据集的分割。具体实现如下:
```python
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
n_samples = len(X_test1_tensor)
indices = torch.randperm(n_samples)
n_test = int(n_samples * ts)
X_test = torch.cat((X_test1_tensor[indices[:n_test]]))
y_test = torch.cat((y_test1_tensor[indices[:n_test]]))
X_cal = torch.cat((X_test1_tensor[indices[n_test:]]))
y_cal = torch.cat((y_test1_tensor[indices[n_test:]]))
```
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 torch.randperm 函数生成随机索引,用于将数据集打乱。接着,根据测试集占比 ts 计算测试集大小,使用 torch.cat 函数将数据集分割为测试集(X_test 和 y_test)和验证集(X_cal 和 y_cal)。最后,我们将分割后的数据集返回。