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Python分割訓練集和測試集的方法示例

 更新時間: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分割訓練集和測試集的方法示例,文中通過示例代碼介紹的非常詳細,對大家的學習或者工作具有一定的參考學習價值,需要的朋友們下面隨著小編來一起學習學習吧

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']

分割訓練集和測試集

隨機分割

分為訓練集和測試集

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)#隨機選擇25%作為測試集,剩余作為訓練集

以上就是本文的全部內(nèi)容,希望對大家的學習有所幫助,也希望大家多多支持腳本之家。

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