python中如何实现将数据分成训练集与测试集的方法_python测试集训练集划分 - CSDN文库

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python中如何实现将数据分成训练集与测试集的方法中如何实现将数据分成训练集与测试集的方法

主要介绍了python中如何实现将数据分成训练集与测试集的方法，文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家

的学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧

接下来，直接给出大家响应的代码，并对每一行进行标注，希望能够帮到大家。

需要用到的是库是。numpy 、sklearn。

#导入相应的库（对数据库进行切分需要用到的库是sklearn.model_selection 中的 train_test_split）

import numpy as np

from sklearn.model_selection import train_test_split

#首先，读取.CSV文件成矩阵的形式。

my_matrix = np.loadtxt(open("xxxxxx.csv"),delimiter=",",skiprows=0)

#对于矩阵而言，将矩阵倒数第一列之前的数值给了X（输入数据），将矩阵大最后一列的数值给了y（标签）

X, y = my_matrix[:,:-1],my_matrix[:,-1]

#利用train_test_split方法，将X,y随机划分问，训练集（X_train），训练集标签（X_test），测试卷（y_train），

测试集标签（y_test），安训练集：测试集=7:3的

概率划分，到此步骤，可以直接对数据进行处理

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42)

#此步骤，是为了将训练集与数据集的数据分别保存为CSV文件

#np.column_stack将两个矩阵进行组合连接

train= np.column_stack((X_train,y_train))

#numpy.savetxt 将txt文件保存为。csv结尾的文件

numpy.savetxt('train_usual.csv',train, delimiter = ',')

test = np.column_stack((X_test, y_test))

numpy.savetxt('test_usual.csv', test, delimiter = ',')

完整没解释的代码部分为

import numpy as np

from sklearn.model_selection import train_test_split

my_matrix = np.loadtxt(open("xxxxx.csv"),delimiter=",",skiprows=0)

X, y = my_matrix[:,:-1],my_matrix[:,-1]

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42)

train= np.column_stack((X_train,y_train))

numpy.savetxt('train_usual.csv',train, delimiter = ',')

test = np.column_stack((X_test, y_test))

numpy.savetxt('test_usual.csv', test, delimiter = ',')

以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持我们。

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评论1

人生叁味

2022-01-06

没什么内容，真的坑人，半页pdf还当成下载资源，和好多资源一样

weixin_38727980

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