数据集的训练与测试集划分（使用R语言示例）

静谧星光

于 2023-08-19 00:56:55 发布

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文章标签： r语言开发语言 R语言

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本文介绍了在R语言中如何进行数据集的训练集和测试集划分，包括随机划分和按类别划分两种方法，并提供了详细的代码示例。随机划分使用包中的函数，而按类别划分则利用包中的函数，确保训练集和测试集类别分布的一致性。

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数据集的训练与测试集划分（使用R语言示例）

在机器学习和数据科学中，对数据集进行训练集和测试集的划分是非常重要的步骤。训练集用于训练模型，而测试集用于评估模型的性能。本文将使用R语言示例来展示如何进行数据集的划分，并给出相应的代码示例。

在R语言中，有多种方法可以进行数据集的划分。下面将介绍两种常用的方法：随机划分和按类别划分。

随机划分数据集

随机划分是最常见的数据集划分方法之一。它通过随机将数据集中的样本分配给训练集和测试集来实现。在R语言中，我们可以使用caret包中的createDataPartition函数来进行随机划分。

下面是一个示例代码，演示如何使用随机划分方法将数据集划分为训练集和测试集：

# 安装并加载所需的包
install.packages("caret")
library(caret)

# 设置随机数种子，以保证结果的可重复性
set.seed(123)

# 创建数据集
data <- iris

# 进行随机划分
trainIndex <- createDataPartition(data$Species, p = 0.7, list = FALSE)
trainSet <- data[trainIndex, ]
testSet <- data[-trainIndex, ]

# 查看划分结果
pr

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