隨機從列表中取出元素：
import random
dataset = [[0], [1], [2]www.cppcns.com, [3], [4], [5], [6], [7], [8], [9], [10]]
traindataset = random.sample(dataset, 3)
以下函式，使用於我最近的乙個機器學習的專案，將資料集資料按照比例隨機劃分成訓練集資料和測試集資料：
import csv
import random
def getdataset(proportion):
""":exception
獲取訓練集和測試集(將資料按比例隨機劃分)
:parameter
proportion - 測試集/資料集
:return
traindataset - 訓練集
testdataset - 測試集
author
肖政宇modify
2023年5月10日
"""dataset = open('資料集.csv')
datasetreader = csv.reader(dataset)
""":exce程式設計客棧ption
www.cppcns.com 將資料儲存到陣列
"""dataset =
next(datasetreader, 'none'www.cppcns.com) # 跳過表頭
data = next(datasetreader, 'none')
while (data != 'none'):
dataset.append(data)
data = next(datasetreader, 'none')
""":exception
按照比例隨機劃分出訓練集和測試集
"""datanumber = dataset.__len__() # 資料集資料條數
testnumber = int(datanumber * proportion) # 測試集資料條數
testdataset = # 測試資料集
traindataset = # 訓練資料集
testdataset = random.sample(dataset, testnumber) # 測試集
for testdata in testdataset: # 將已經選定的測試集資料從資料集中刪除
dataset.remove(testdata)
traindataset = datawcgkottcset # 訓練集
return traindataset, testdataset
本文標題: python 實現訓練集、測試集隨機劃分
本文位址:
PYTHON 訓練集與測試集切分
通常，我們在建模之前會對原始資料進行切分，現對該方法進行打包。資料切分,按照7 3切分訓練集與測試集 data df 原始資料 object col 目標變數 defdata split data df object col from sklearn.model selection import t...
訓練集 驗證集 測試集
訓練集loss 驗證集loss 測試集loss 乙個好的網路，二者的差距應該是很低的。但一般情況下因為網路不可避免地存在一定程度上的過擬合，所以肯定是train loss低於test lost，但如果低太多，就得考慮是過擬合的問題還是因為樣本的特徵空間不統一的問題。驗證集基本是在每個epoch完成後...
訓練集，驗證集，測試集
普通引數就是可以被梯度下降所更新的，也就是訓練集所更新的引數。超引數是指訓練開始之前設定的引數，不在梯度下降的更新範圍內，比如網路層數 網路節點數 迭代次數 學習率等等 1.訓練集 確定模型後，用於訓練普通引數 2.驗證集 交叉驗證集cv 驗證集在每個epoch訓練完成後，用來測試一下當前模型的準確...