python训练集_Python 训练集、测试集以及验证集sklearn及手动切分

发布于:2021-10-01 23:54:11

需求目的:针对模型训练输入,按照6:2:2的比例进行训练集、测试集和验证集的划分。当前数据量约10万条。如果针对的是记录条数达*偻虻氖菁砂凑98:1:1的比例进行切分。


方法一:切分训练集和测试集,采用机器学*包sklearn中的train_test_split()函数


方法二:切分训练集、测试集以及验证集,针对dataframe手动切分


方法一


采用Sklearn包中的sklearn.model_selection.train_test_split()函数,该函数功能是将原始数据按照比例切分为训练集和测试集。


函数形式:


sklearn.model_selection.train_test_split(*arrays, test_size=None,


train_size=None, random_state=None, shuffle=True, stratify=None)


参数解读:


*arrays:等长的列表、数组或者dataframe等


test_size: 0和1之间,默认0.25


train_size: 0和1之间,默认1


random_state: 传递一个int值,以便在多个函数调用之间产生可复制的输出


shuffle: 拆分前是否进行洗牌


strafity: 是否对数据进行分层


返回结果:


输入序列的train test分割序列


代码示例:


>>> import numpy as np


>>> from sklearn.model_selection import train_







相关资源:py-faster-rcnn划分数据集(训练集验证集、训练验证集、测试集

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