在scikit learn中，您將獲得工具train_test_splitfrom sklearn.cross_validation import train_test_split

from sklearn import datasets

# Use Age and Weight to predict a value for the food someone chooses

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(table['Age', 'Weight'],

table['Food Choice'],

test_size=0.25)

# Another example using the sklearn pre-loaded datasets:

iris = datasets.load_iris()

X_iris, y_iris = iris.data, iris.target

X, y = X_iris[:, :2], y_iris

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y)

這會(huì)將數(shù)據(jù)分為培訓(xùn)投入

評(píng)估數(shù)據(jù)的輸入

培訓(xùn)數(shù)據(jù)輸出

評(píng)估數(shù)據(jù)的輸出

分別。您還可以添加關(guān)鍵字參數(shù)：test_size=0.25，以改變用于培訓(xùn)和測(cè)試的數(shù)據(jù)百分比

要拆分單個(gè)數(shù)據(jù)集，可以使用如下調(diào)用來(lái)獲取40%的測(cè)試數(shù)據(jù)：

^{pr2}$

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的python partition函数_在Python中相当于R的createDataPartition的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問(wèn)題。

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