Python分割訓(xùn)練集和測(cè)試集的方法示例
數(shù)據(jù)集介紹
使用數(shù)據(jù)集Wine,來自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
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