這篇文章給大家分享的是有關(guān)Python怎么實(shí)現(xiàn)訓(xùn)練集、測(cè)試集隨機(jī)劃分的內(nèi)容。小編覺(jué)得挺實(shí)用的，因此分享給大家做個(gè)參考，一起跟隨小編過(guò)來(lái)看看吧。
python的五大特點(diǎn)：1.簡(jiǎn)單易學(xué)，開(kāi)發(fā)程序時(shí)，專(zhuān)注的是解決問(wèn)題,而不是搞明白語(yǔ)言本身。2.面向?qū)ο?，與其他主要的語(yǔ)言如C++和Java相比, Python以一種非常強(qiáng)大又簡(jiǎn)單的方式實(shí)現(xiàn)面向?qū)ο缶幊獭?.可移植性，Python程序無(wú)需修改就可以在各種平臺(tái)上運(yùn)行。4.解釋性，Python語(yǔ)言寫(xiě)的程序不需要編譯成二進(jìn)制代碼,可以直接從源代碼運(yùn)行程序。5.開(kāi)源，Python是 FLOSS(自由/開(kāi)放源碼軟件)之一。
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)：
重慶分公司
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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感謝各位的閱讀！關(guān)于“Python怎么實(shí)現(xiàn)訓(xùn)練集、測(cè)試集隨機(jī)劃分”這篇文章就分享到這里了，希望以上內(nèi)容可以對(duì)大家有一定的幫助，讓大家可以學(xué)到更多知識(shí)，如果覺(jué)得文章不錯(cuò)，可以把它分享出去讓更多的人看到吧！
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