数据读取训练和验证集的划分

数据读取
训练和验证集的划分
划分训练和验证集的原因是为了在线下验证模型参数的好坏，为了完全模拟测试集，我们这里就在训练集中抽取部分用户的所有信息来作为验证集。提前做训练验证集划分的好处就是可以分解制作排序特征时的压力，一次性做整个数据集的排序特征可能时间会比较长。

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# all_click_df指的是训练集
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# sample_user_nums 采样作为验证集的用户数量
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def trn_val_split(all_click_df, sample_user_nums):
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    all_click = all_click_df
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    all_user_ids = all_click.user_id.unique()
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    # replace=True表示可以重复抽样，反之不可以
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    sample_user_ids = np.random.choice(all_user_ids, size=sample_user_nums, replace=False) 
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    click_val = all_click[all_click['user_id'].isin(sample_user_ids)]
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    click_trn = all_click[~all_click['user_id'].isin(sample_user_ids)]
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   &n