从10个人里面随机抽取8个人，跟先将10个人随机排列，再取出前8个人，这两者等价吗？（机器学习hold_out实现）

Question

我要自己实现一个holdout算法，即等比例地从数据集中抽取一定的样本作为训练集，剩余作为测试集，我的思想是，将样本随机打乱，然后取出前面一部分的样本作为训练集，后面一部分成为测试集，下面是我的代码：
def hold_out(sampleNum_1,sampleNum_2,ratio,seed): #传入样本的总个数
np.random.seed(seed) #设置下标打乱的随机种子
idx_1 = np.arange(0, sampleNum_1)

np.random.shuffle(idx_1)

trainNum_1 = int(sampleNum_1*ratio) #样本总个数*0.8取整数 训练样本数

trainIndex_1 = []
testIndex_1 = []
i = 0
for item in idx_1:

    if(i<trainNum_1):
        trainIndex_1.append(item)
    else:
        testIndex_1.append(item)

    i = i+1


idx_2 = np.arange(0, sampleNum_2)
np.random.shuffle(idx_2)
trainNum_2 = int(sampleNum_2*ratio)  #样本总个数*0.8取整数 训练样本数

trainIndex_2 = []
testIndex_2 = []
i = 0
for item in idx_2:

    if(i<trainNum_2):
        trainIndex_2.append(item+sampleNum_1)
    else:
        testIndex_2.append(item+sampleNum_1)

    i = i+1

trainIndex = trainIndex_1+trainIndex_2
testIndex = testIndex_1 + testIndex_2

return trainIndex,testIndex

Answer 1

这两者完全等价。
本质上 np.random.shuffle 这个算法就是从原始数组中随机取全部的元素，构成新序列。所以你从10个人里面随机抽取8个人只是做了这个算法的前面一部分而已。