怎么做到训练前90%行并测试最后10%行?在test.size和train.size可以设置吗?
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SVM训练集和测试集的划分
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heart_6662 2022-12-28 10:35关注望采纳!点击该回答右侧的“采纳”按钮即可采纳!!
可以使用pandas的sample方法来随机选择数据的行,然后使用train_test_split函数将数据分为训练集和测试集。代码我给你写了一份,有用可以采纳博主的答案呀
import pandas as pd from sklearn.model_selection import train_test_split 读取数据 data = pd.read_csv('data.csv') 随机选择数据的行 data_sample = data.sample(frac=1) 取前90%的数据作为训练集,剩余的数据作为测试集 train_size = int(len(data_sample) * 0.9) train = data_sample[:train_size] test = data_sample[train_size:] 也可以使用train_test_split函数将数据分为训练集和测试集 X = data_sample.iloc[:, :-1] y = data_sample.iloc[:, -1] X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.1, random_state=42) print('训练集大小:', len(X_train)) print('测试集大小:', len(X_test))
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