Python怎么實(shí)現(xiàn)訓(xùn)練集、測(cè)試集隨機(jī)劃分

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)是什么

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)：

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

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