python 划分数据集为训练集和测试集的方法

sklearn的cross_validation包中含有将数据集按照一定的比例，随机划分为训练集和测试集的函数train_test_split from sklearn.cross_validation import train_test_split#x为数据集的feature熟悉，y为label.x_train,

sklearn的cross_validation包中含有将数据集按照一定的比例，随机划分为训练集和测试集的函数train_test_split

from sklearn.cross_validation import train_test_split
#x为数据集的feature熟悉，y为label.
x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(x, y, test_size = 0.3)

得到的x_train,y_train（x_test,y_test）的index对应的是x,y中被抽取到的序号。

若train_test_split传入的是带有label的数据，则如下代码：

from sklearn.cross_validation import train_test_split
#dat为数据集,含有feature和label.
train, test = train_test_split(dat, test_size = 0.3)

train,test含有feature和label的。

自己写了一个函数：

#X:含label的数据集：分割成训练集和测试集
#test_size:测试集占整个数据集的比例
def trainTestSplit(X,test_size=0.3):
 X_num=X.shape[0]
 train_index=range(X_num)
 test_index=[]
 test_num=int(X_num*test_size)
 for i in range(test_num):
  randomIndex=int(np.random.uniform(0,len(train_index)))
  test_index.append(train_index[randomIndex])
  del train_index[randomIndex]
 #train,test的index是抽取的数据集X的序号
 train=X.ix[train_index] 
 test=X.ix[test_index]
 return train,test

以上这篇python 划分数据集为训练集和测试集的方法就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考。