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Python 實(shí)現(xiàn)訓(xùn)練集、測(cè)試集隨機(jī)劃分

更新時(shí)間：2020年01月08日 14:52:38 作者：no_error_no_warn

今天小編就為大家分享一篇Python 實(shí)現(xiàn)訓(xùn)練集、測(cè)試集隨機(jī)劃分，具有很好的參考價(jià)值，希望對(duì)大家有所幫助。一起跟隨小編過(guò)來(lái)看看吧

隨機(jī)從列表中取出元素：

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

以下函數(shù)，使用于我最近的一個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)的項(xiàng)目，將數(shù)據(jù)集數(shù)據(jù)按照比例隨機(jī)劃分成訓(xùn)練集數(shù)據(jù)和測(cè)試集數(shù)據(jù)：

import csv
import random
def getDataSet(proportion):
  """
    :exception
      獲取訓(xùn)練集和測(cè)試集(將數(shù)據(jù)按比例隨機(jī)劃分)
    :parameter
      proportion - 測(cè)試集/數(shù)據(jù)集
    :return
      trainDataSet - 訓(xùn)練集
      testDataSet - 測(cè)試集
    author
      肖政宇
    modify
      2019年5月10日
  """
  dataSet = open('數(shù)據(jù)集.csv')
  dataSetReader = csv.reader(dataSet)
  """
    :exception
      將數(shù)據(jù)保存到數(shù)組
  """
  dataSet = []
  next(dataSetReader, 'none') # 跳過(guò)表頭
  data = next(dataSetReader, 'none')
  while (data != 'none'):
    dataSet.append(data)
    data = next(dataSetReader, 'none')
  """
    :exception
      按照比例隨機(jī)劃分出訓(xùn)練集和測(cè)試集
  """
  dataNumber = dataSet.__len__() # 數(shù)據(jù)集數(shù)據(jù)條數(shù)
  testNumber = int(dataNumber * proportion) # 測(cè)試集數(shù)據(jù)條數(shù)
  testDataSet = [] # 測(cè)試數(shù)據(jù)集
  trainDataSet = [] # 訓(xùn)練數(shù)據(jù)集
 
  testDataSet = random.sample(dataSet, testNumber) # 測(cè)試集
  for testData in testDataSet: # 將已經(jīng)選定的測(cè)試集數(shù)據(jù)從數(shù)據(jù)集中刪除
    dataSet.remove(testData)
  trainDataSet = dataSet # 訓(xùn)練集
 
  return trainDataSet, testDataSet

以上這篇Python 實(shí)現(xiàn)訓(xùn)練集、測(cè)試集隨機(jī)劃分就是小編分享給大家的全部?jī)?nèi)容了，希望能給大家一個(gè)參考，也希望大家多多支持腳本之家。

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