python 随机抽样划分数据集

最新推荐文章于 2025-05-07 22:40:54 发布
最新推荐文章于 2025-05-07 22:40:54 发布
阅读量7k 收藏 4
点赞数
CC 4.0 BY-SA版权
分类专栏： 数据清洗
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_40127170/article/details/82842082
本文介绍了一种使用Python pandas库高效划分数据集的方法，通过随机抽样实现数据集的AB榜划分，确保了数据的随机性和独立性，适用于机器学习项目的数据预处理阶段。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

比如说划分AB榜，随机各占50%

A榜：

dfA=df1.sample(frac=0.5,random_state=6)

#按50%划分并设置随机数种子

B榜：

rowlist=[]
for indexs in dfA.index:
    rowlist.append(indexs)
dfB=df1.drop(rowlist,axis=0)

dfA.to_csv('A榜.csv',encoding='utf-8-sig',index=False)
dfB.to_csv('B榜.csv',encoding='utf-8-sig',index=False)

python随机划分数据集_Python之机器学习-sklearn生成随机数据
weixin_39612023的博客
12-16 583
sklearn-生成随机数据import numpy as npimport pandas as pdimport matplotlib.pyplot as pltfrom matplotlib.font_manager import FontPropertiesfrom sklearn import datasets%matplotlib inlinefont = FontProperties(...
python数据集划分3部分_对python中数据集划分函数StratifiedShuffleSplit的使用详解
weixin_36252784的博客
02-21 1417
文章开始先讲下交叉验证，这个概念同样适用于这个划分函数1.交叉验证(Cross-validation)交叉验证是指在给定的建模样本中，拿出其中的大部分样本进行模型训练，生成模型，留小部分样本用刚建立的模型进行预测，并求这小部分样本的预测误差，记录它们的平方加和。这个过程一直进行，直到所有的样本都被预测了一次而且仅被预测一次，比较每组的预测误差，选取误差最小的那一组作为训练模型。下图所示2.Stra...
python随机划分数据集
weixin_51443598的博客
03-10 5415
# -*- coding:utf-8 -*- """ 作者：sunli 日期：2022年03月07日20:52 """ # 从总的数据集中（有规律）选取固定大小部分作为训练集验证集测试集的总和。如此处选取总数据集的前10000句作为需要使用的数据集。 # 两次使用train_test_split()将选取的固定大小的数据集，按照一定的比例，如8：1：1随机划分为训练集，验证集，测试集。 # 并分别将划分好的数据集进行写入到固定目录下 from sklearn.model_selection import.
机器学习实战：6种数据集划分方法详解与代码实现
最新发布
wyy202206174248的博客
05-07 1315
本文详细介绍了：6种数据格式的划分方法（列表、数组、DataFrame等）现实场景中的特殊处理技巧（不平衡数据、时间序列）专业级的划分策略（分层抽样、交叉验证）关键要点：分类问题务必使用stratify参数不同数据格式需要适配不同的划分策略时间序列数据不能随机划分大数据集可使用简单划分，小数据集推荐交叉验证记住：好的开始是成功的一半，合理的数据划分是构建优秀模型的基础！
【Python】数据集随机划分为训练集、测试集、验证集（图像和标签）
嵌入式阿齐Archie
12-29 3410
这是一个用 Python 编写的程序，主要功能是将一个数据集按照指定的比例划分为训练集、验证集和测试集，并将相应的文件复制到目标目录中。这个程序的主要目的是将一个数据集按照指定的比例划分为训练集、验证集和测试集，并将相应的文件复制到目标目录中，同时记录操作过程中的日志信息。红框下面的两个路径会自动生成文件夹，并在这俩个文件夹里自动生成多个文件夹为随机划分为训练集、测试集、验证集的图像和标签。如下图红框处为源数据集的图片和标签样本文件夹路径，替换为你的即可。
python随机划分数据集，留下列表子集以外的数据
sdhdsf132452的博客
01-29 583
在划分数据集时，随机取得训练集，剩下的是测试集。这里有一个麻烦事是训练集是随机的，所以要怎么减呢。我的想法是用集合来减。 import random lst1 = ['1','2','3','4','5','6'] # 假设这是总的 split_percent = 0.8 train = random.sample(lst1,int(split_percent*len(lst1))) test = list(set(lst1)-set(train)) print('train:',train) pr
[python]随机按照比例划分图像数据集为训练集和测试集
Learning from the mistakes
03-26 767
我的根目录是Images，其中TigerHead是类别名，下面的jpg是该目录的图片。
python 划分数据集为训练集和测试集的方法
10-19
Python中最常用的库之一——`scikit-learn`提供了便捷的函数来划分数据集。`train_test_split`是`sklearn.model_selection`模块中的一个函数，可以用于分割特征矩阵（X）和目标变量（y）。 1. 使用`train_test_...
python实现的分层随机抽样案例
09-17
在数据分析与统计学领域，**分层随机抽样**是一种常见的抽样技术，它通过将总体分为若干个子群体（即“层”），并在每个层内独立进行随机抽样，从而获得更加精确且具有代表性的样本集。这种方法特别适用于总体内部...
Python 图像训练数据集划分实战
2401_84040330的博客
12-09 1478
本文详细阐述了一段利用 Python 实现图像训练数据集划分的代码。该代码主要借助 os、shutil 和 random 库，针对特定路径下的图像训练集及其标注文件，按照一定比例（1/5）将部分数据抽取出来并移动到验证集文件夹，以构建用于模型训练与验证的数据集结构。文中深入剖析代码各部分功能、实现逻辑以及其在深度学习图像训练流程中的重要性，为从事计算机视觉相关研究与开发的人员提供了一种实用的数据预处理方法参考。
python 随机划分数据集
04-30
Python中，随机划分数据集可以通过`train_test_split`函数实现。该函数可以将数据集随机分成训练集和测试集，用于机器学习中的数据训练和测试。 函数的基本用法如下： ```python from sklearn.model_selection ...
Python 实现训练集、测试集随机划分
12-23
随机从列表中取出元素： import random dataSet = [[0], [1], [2], [3], [4], [5], [6], [7], [8], [9], [10]] trainDataSet = random.sample(dataSet, 3) 以下函数，使用于我最近的一个机器学习的项目，将数据集数据按照比例随机划分成训练集数据和测试集数据： import csv import random def getDataSet(proportion): """ :exception 获取训练集和测试集(将数据按比例随机划分) :parame
Python机器学习：随机抽样函数sample()划分数据集
Sukey666666的博客
01-08 4158
不调包，用随机抽样sample()函数也能划分数据集
python 随机划分图片数据集以及移动标注
风吹落叶的博客
07-26 1222
前几天需要划分数据集，就写了一个小demo去完成这个任务。随机划分图片数据集任务描述我的所有图片保存在同一个文件夹里，需要随机将图片与标注文件划分为训练集和测试集。处理过程读取文件列表，将列表打乱，截取列表一部分。...
python随机划分数据集五份_机器学习基础5 python Scikit-learn对数据集的划分 训练集和测试集...
weixin_42123296的博客
01-12 706
fromsklearn.datasetsimportload_irisfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitdefdata_demo():iris=load_iris()#print('鸢尾花数据集：',iris)#print('查看数据集描述：',iris.DESCR)#print('查看鸢尾花的特征值：',...
Python 处理图像分类数据集之训练集、测试集分离(随机)
hb_learing的博客
04-06 9891
本段代码的功能是以一定的比例来划分数据集为测试集、训练集，且在不改变原数据集的情况下把属于每一个类别的训练集和测试集图片copy到另外两个文件夹train、test下： 只需给出上图文件夹所在绝对路径、训练集和测试集的划分比例即可: import os import random import shutil import csv import numpy as np def CopyFile(imageDir,test_rate,save_test_dir,save_train_dir):#三个参数，第一
如何迅速划分数据集（python实现）
flerken1217的博客
10-21 813
这些天在做数据集的划分，想这除了自己人力随机挑选以外还有没有更便捷的方式，于是诞生了这篇文章。 这篇文章的思路是： 1.随机在文件夹中挑选按照划分好的数量的比例的图片，将这些图片【移动】到新的文件夹中 2.比对新的文件夹中的图片的名称和旧文件夹中标签（yolov5的格式是txt）的名称，如果在新文件夹中的图片的名称与旧文件夹中txt的名称一致的话，就把txt移动到新的文件夹中 于是，会有两个文件的代码，先执行随机挑选，再执行移动标签 随机挑选的代码： import os import ra
简单的数据集划分python代码
2301_77892877的博客
11-04 1359
使用python代码实现简单的数据集分割，本文示例为jpg图片和labelme标注的json文件数据分割。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值