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Python分割訓(xùn)練集和測(cè)試集的方法示例

更新時(shí)間：2019年09月19日 10:30:50 作者：積微成著

這篇文章主要介紹了Python分割訓(xùn)練集和測(cè)試集的方法示例,文中通過(guò)示例代碼介紹的非常詳細(xì)，對(duì)大家的學(xué)習(xí)或者工作具有一定的參考學(xué)習(xí)價(jià)值，需要的朋友們下面隨著小編來(lái)一起學(xué)習(xí)學(xué)習(xí)吧

數(shù)據(jù)集介紹

使用數(shù)據(jù)集Wine，來(lái)自UCI 。包括178條樣本，13個(gè)特征。

import pandas as pd
import numpy as np

df_wine = pd.read_csv('https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/wine/wine.data', header=None)
df_wine.columns = ['Class label', 'Alcohol',
              'Malic acid', 'Ash',
              'Alcalinity of ash', 'Magnesium',
              'Total phenols', 'Flavanoids',
              'Nonflavanoid phenols',
              'Proanthocyanins',
              'Color intensity', 'Hue',
              'OD280/OD315 of diluted wines',
              'Proline']

分割訓(xùn)練集和測(cè)試集

隨機(jī)分割

分為訓(xùn)練集和測(cè)試集

方法：使用scikit-learn中model_selection子模塊的train_test_split函數(shù)

from sklearn.model_selection import train_test_split

X, y = df_wine.ix[:, 1:].values, df_wine.ix[:, 0].values
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.25, random_state=0)#隨機(jī)選擇25%作為測(cè)試集，剩余作為訓(xùn)練集

以上就是本文的全部?jī)?nèi)容，希望對(duì)大家的學(xué)習(xí)有所幫助，也希望大家多多支持腳本之家。

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