本文介绍了一种使用R语言进行数据集划分的方法，包括如何设定随机种子以确保实验可重复性，如何按比例抽取训练集和测试集，并展示了训练集与测试集的大小以及目标变量的分布情况。
#做训练集和测试集
set.seed(1)
sub<-sample(1:nrow(audit2),round(nrow(audit2)*2/3))
length(sub)
data_train<-audit2[sub,]#取2/3的数据做训练集
data_test<-audit2[-sub,]#取1/3的数据做测试集
dim(data_train)#训练集行数和列数13542 23
dim(data_test) #测试集的行数和列数6771 23
table(data_train$是否转化) #看该列分布的
table(data_test$是否转化)
set.seed(1)
sub<-sample(1:nrow(audit2),round(nrow(audit2)*2/3))
length(sub)
data_train<-audit2[sub,]#取2/3的数据做训练集
data_test<-audit2[-sub,]#取1/3的数据做测试集
dim(data_train)#训练集行数和列数13542 23
dim(data_test) #测试集的行数和列数6771 23
table(data_train$是否转化) #看该列分布的
table(data_test$是否转化)
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