python如何將數(shù)據(jù)集按比例隨機(jī)切分
python將數(shù)據(jù)集按比例隨機(jī)切分
# -*- coding: utf-8 -*- """ 將數(shù)據(jù)按比例切分 """ from sklearn import model_selection c = [] j = 0 #filename = r'E:\NER\CCKS2020\Data\ccks2020_2_task1_train\task1_train.txt' filename = open(r'task1_train.txt','r',encoding='utf-8') out_train = open(r'train.txt', 'w',encoding='utf-8') out_test = open(r'temp.txt', 'w',encoding='utf-8') for line in filename: # items = line.strip().split() c.append(line) c_train, c_test = model_selection.train_test_split(c, test_size=0.2) for i in c_train: out_train.write(i) for i in c_test: out_test.write(i)
sklearn數(shù)據(jù)集隨機(jī)切分(train_test_split)
sklearn學(xué)習(xí)
給定數(shù)據(jù)集X和類(lèi)別標(biāo)簽y,將數(shù)據(jù)集按一定比例隨機(jī)切分為訓(xùn)練集和測(cè)試集。
代碼
#!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- """ 功能:數(shù)據(jù)集按比例切分為訓(xùn)練集和測(cè)試集 時(shí)間:2017年3月11日 12:48:57 """ # from sklearn.cross_validation import train_test_split from sklearn.model_selection import train_test_split # 更新 # 生成200個(gè)句子,前100個(gè)和后100個(gè)類(lèi)別分別對(duì)應(yīng)1和2 X = [[u"這是", u"第1個(gè)", u"測(cè)試"]] * 100 + [[u"這是", u"第2個(gè)", u"測(cè)試"]] * 100 y = [1] * 100 + [2] * 100 # 隨機(jī)抽取20%的測(cè)試集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2) print len(X_train), len(X_test) # 查看句子和標(biāo)簽是否仍然對(duì)應(yīng) for i in range(len(X_test)): print "".join(X_test[i]), y_test[i] if __name__ == "__main__": pass
實(shí)驗(yàn)結(jié)果
切分后的訓(xùn)練集和測(cè)試集標(biāo)簽仍然一一對(duì)應(yīng)。
更新
由于sklearn更新,代碼應(yīng)改為:
from sklearn.model_selection import train_test_split
總結(jié)
以上為個(gè)人經(jīng)驗(yàn),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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