sample函数随机抽取训练集和测试集

最新推荐文章于 2025-04-14 08:35:21 发布
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分类专栏： 数据分析
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/zhenglit/article/details/87377990
本文详细介绍R语言中sample()函数的应用，该函数用于实现数据集的随机抽样，包括如何设定抽样次数、是否重复抽样及各元素被抽中的概率等关键参数。

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

ind=sample(2,nrow(dataset),replace=TRUE,prob=c(0.7,0.3))

data_train=dataset[ind==1,]

data_test=dataset[ind==2,]

R语言中的sample()函数是用于随机采样的函数。
函数模型：sample(x, size, replace = FALSE, prob = NULL)
x参数为一个向量，其中包含一个以上的元素；也可以为一个整数，如果为整数（N），采样范围为1：N，包括N本身。
size，即采样次数
replace表示是否重复采样，默认为FALSE，如果为TRUE，则表示为放回采样。
prob参数可以设置x中每个元素被sample的概率。

PYTHON 随机分类自建训练集和测试集，以及对应的标签label
qq_40303258的博客
12-24 4386
描述 本文想解决的是在神经网络训练中，需要随机划分训练集和测试集，使得训练集可以更好的覆盖测试集的均值和方差范围。 其中， （1）数据是存放在csv文件中，因为网络的输入是二维的point cloud （2）标签同样是放在一个csv文件中，csv文件共四列， 第一列是csv数据文件的名字，第二，第三和第四列是需要预测的数值。 导入包 在这篇文章中，我们需要用到 os库 创建文件夹，定位标签文件的path csv库 用来处理csv文件 csv文件批量处理可以参考这一篇博客 random 用来产生随机数 shu
基于随机采样获取训练、测试数据示例(Python)
mori66
05-18 3115
import random nPoints = 1000 #随机获取x列表的数据 xPlot = [(float(i)/float(nPoints) - 0.5) for i in range(nPoints + 1)] x = [[s] for s in xPlot] #运行一个随机种子 random.seed(1) #在x的基础上进行数据的随机获取，每个数据在0.1范围内随机波动 y = [s
R语言—使用函数sample进行抽样
蔡军帅
11-13 4202

 在医学统计学或者流行病学里的现场调查、样本选择经常会提到一个词：随机抽样。随机抽样是为了保证各比较组之间均衡性的一个很重要的方法。那么今天介绍的第一个函数就是用于抽样的函数sample：
 
 
  
 
 > x=1:10
 
 
 
  
  
 
 &amp
MATLAB中replace函数用法
最新发布
jk_101的博客
04-14 727
将所有出现的子字符串 old 替换为 new。如果 old 包含多个子字符串，则 new 必须与 old 具有相同的大小，或者必须为单个子字符串。使用 digitsPattern 函数创建与一个数字匹配的模式。新的子字符串，指定为字符串数组、字符向量或字符向量元胞数组。将 替换为表示文件路径名称的字符串。创建包含电话号码的字符串(自 R2020b 开始提供)。输入文本，指定为字符串数组、字符向量或字符向量元胞数组。创建一个字符串数组。在还包含另一个数字的字符串中替换电话号码。
数据集随机+比例分为训练集和测试集：并分别存为文件夹
hello world
06-11 9974
需求：将数据集随机分为训练集和测试集，并将随机分类的图像保存至对应的文件夹。让train+test=原始数据，且带有随机比例。 原因：需要将初始化数据集随机分配之后，再将训练集做数据增光，所以不能直接采用txt随机生成路径的方式。 原始数据：0,1 train：0,1；把原始数据的内容复制到train里，再做分割。 test:0,1 # coding=utf-8 # 随机生成训练集和测试集 # 对一个文件夹下的图像生成txt，然后随机选取里面的内容，然后保存到不同的文件夹。 # codin.
ML基础 : 训练集，验证集，测试集关系及划分 Relation and Devision among training set, validation set and testing set...
weixin_34319640的博客
07-31 1084
首先三个概念存在于 有监督学习的范畴      Training set: A set of examples used for learning, which is to fit the parameters [i.e., weights] of the classifier.      Validation set: A set of examples used to tune the pa...
COBOL access Index dataset sample
程序员码工的专栏
10-19 790
This is a serial code samples of how COBOL access dataset Write an Index Dataset IDENTIFICATION DIVISION. PROGRAM-ID. WRITEINDEXV14. ENVIRONMENT DIVISION. INPUT-OUTPU
掌握Python中数据集划分技巧：训练集与测试集
Python 并没有内置专门的函数来划分数据集，但是可以使用列表的 `random.sample()` 函数来从数据集中随机抽取样本作为测试集。例如： ```python import random data = [...] # 这里是你的数据集 random.shuffle...
Python从 目录下存放猫的图像文件和存放狗的图像文件随机抽取一定比例的图像，作为训练集和测试集并新建文件保存
05-24
然后使用os.listdir函数获取目录下的所有图像文件，利用random.sample函数从中随机抽取一定比例的图像作为训练集，剩余的图像作为测试集。最后使用Pillow库中的Image.open函数读取图像文件，使用Image.save函数保存...
揭秘yolo v5训练集和测试集的秘密：优化数据分布，提升模型泛化能力
[揭秘yolo v5训练集和测试集的秘密：优化数据分布，提升模型泛化能力](https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/4773a3b87cb3ed0eb5e2611ef3eab5a6.jpeg) # 1. YOLOv5训练与测试数据集概述 在计算机视觉领域，训练...
python Pandas如何对数据集随机抽样
09-18
在应用随机抽样时，还需注意一些事项，如在使用`sample()`函数时，确保你的数据集已经按照你的需求进行了适当的清洗和预处理，以便抽样结果更有代表性。此外，对于特定的数据分析任务，你可能需要根据数据的分布来...
加载数据集（Dataset、DataLoader、Sampler）、pin_memory、num_workers
Drug discovery
05-09 3814
关于 Epoch、Batch-Size、Iteration的解释请看：epochs，batch_size，iterations详解_马鹏森的博客-优快云博客 DataLoader接收4个参数：分别是实例化后 dataset = Dataset()、batch_size、shuffle、num_workers train_loader = DataLoader(dataset=dataset, batch_size=32, shuffle=True, num_workers=2) Dat...
如何划分机器学习的训练集和测试集
neweastsun的专栏
05-03 1万+
使用机器学习算法时，通常需要把数据分为训练集和测试集，本文介绍R语言的三种实现方法，并通过示例进行学习。 使用R内置方法 依据sample函数生成指定概率的true和false的向量，然后利用该向量过滤数据集得到训练集和测试集，语法如下： # 设置随机种子，使得示例可以重复 set.seed(1) # df是要分割的数据集 # 使用 70% 数据集作为训练集，30% 作为测试集 sample <- sample(c(TRUE, FALSE), nrow(df), replace=TRUE, pr.
ML特征工程和优化方法（2万+字总结...持续补充中）
Carroll的博客
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1. 特征工程有哪些？ 特征工程，顾名思义，是对原始数据进行一系列工程处理，将其提炼为特征，作为输入供算法和模型使用。从本质上来讲，特征工程是一个表示和展现数 据的过程。在实际工作中，特征工程旨在去除原始数据中的杂质和冗余，设计更高效的特征以刻画求解的问题与预测模型之间的关系。 主要讨论以下两种常用的数据类型。 结构化数据。结构化数据类型可以看作关系型数据库的一张表，每列都 有清晰的定义，包...
R语言中sample（）的一些用法以及随机选择出测试样本和训练样本
Hellolijunshy的博客
04-17 3万+
根据样本数据随机选择20%做测试样本，80%做训练样本# 数据划分# 设置工作空间# 把“数据及程序”文件夹拷贝到F盘下，再用setwd设置工作空间setwd("F:/数据及程序/chapter6/示例程序")# 把数据分为两部分：训练数据、测试数据# 读入数据Data &lt;- read.csv("./data/model.csv")# 数据命名colnames(Data) &lt;- c("...
神经网络：训练集、验证集、测试集
m0_56171395的博客
05-13 3302
是一些我们已经知道输入和输出的数据集，通过让机器学习去优化调整模型的参数，在神经网络中， 我们用验证数据集去寻找最优的网络深度（number of hidden layers)，或者决定反向传播算法的停止点；train建了一个模型，但是模型的效果仅体现了训练数据，但不一定适合同类的其他数据，所以建模前数据分成两部分，一部分为训练数据，一部分为验证数据（两部分数据的比例大致为7:3，这取决于你验证的方法）。当然，test set这并不能保证模型的正确性，他只是说相似的数据用此模型会得出相似的结果。
机器学习-样本集（包括训练集及测试集）的选取
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holybin的专栏
05-27 4万+
以下简称交叉验证(Cross Validation)为CV.CV是用来验证分类器的性能一种统计分析方法,基本思想是把在某种意义下将原始数据(dataset)进行分组,一部分做为训练集(train set),另一部分做为验证集(validation set),首先用训练集对分类器进行训练,在利用验证集来测试训练得到的模型(model),以此来做为评价分类器的性能指标.常见CV的方法如下: 1).H
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