Python 实现训练集、测试集随机划分

Python  /  管理员 发布于 8年前   237

随机从列表中取出元素：

import randomdataSet = [[0], [1], [2], [3], [4], [5], [6], [7], [8], [9], [10]]trainDataSet = random.sample(dataSet, 3)

以下函数，使用于我最近的一个机器学习的项目，将数据集数据按照比例随机划分成训练集数据和测试集数据：

import csvimport randomdef getDataSet(proportion):  """    :exception      获取训练集和测试集(将数据按比例随机划分)    :parameter      proportion - 测试集/数据集    :return      trainDataSet - 训练集      testDataSet - 测试集    author      肖政宇    modify      2019年5月10日  """  dataSet = open('数据集.csv')  dataSetReader = csv.reader(dataSet)  """    :exception      将数据保存到数组  """  dataSet = []  next(dataSetReader, 'none') # 跳过表头  data = next(dataSetReader, 'none')  while (data != 'none'):    dataSet.append(data)    data = next(dataSetReader, 'none')  """    :exception      按照比例随机划分出训练集和测试集  """  dataNumber = dataSet.__len__() # 数据集数据条数  testNumber = int(dataNumber * proportion) # 测试集数据条数  testDataSet = [] # 测试数据集  trainDataSet = [] # 训练数据集   testDataSet = random.sample(dataSet, testNumber) # 测试集  for testData in testDataSet: # 将已经选定的测试集数据从数据集中删除    dataSet.remove(testData)  trainDataSet = dataSet # 训练集   return trainDataSet, testDataSet

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