测试集和训练集8:2切分

最新推荐文章于 2024-09-17 21:17:40 发布

jianghao_boke

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文章标签：训练集测试集按比例切分

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/jianghao_boke/article/details/103479419

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本文介绍了如何按照8:2的比例切分测试集和训练集，涉及random.shuffle()函数用于随机排序列表，以及如何将数据集转化为列表进行切分。同时还提供了解决方案，以适应自定义比例的切分需求。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

测试集和训练集8:2切分

最近接到个需求：测试集和训练集8:2切分，翻阅了很多资料封装了一个切分方法。

首先介绍下shuffle()函数

shuffle() 方法将序列的所有元素随机排序。

import randomrandom.shuffle (lst )

注意：shuffle()是不能直接访问的，需要导入 random 模块，然后通过 random 静态对象调用该方法。

切分对象是一个列表

def split(full_list, shuffle=False, ratio=0.2):
    n_total = len(full_list)
    offset = int(n_total * ratio)
    if n_total == 0 or offset < 1:
        return [], full_list
    if shuffle:
        random.shuffle(full_list)
    sublist_1 = full_list[:offset]
    sublist_2 = full_list[offset:]
    return sublist_1, sublist_2
    if __name__ == "__main__":
	    li = range(5)
       sublist_1,sublist_2 = split(li,shuffle=True,ratio=0.2)
 
       print sublist_1,len(sublist_1)
       print sublist_2,len(sublist_2)