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Python 实现训练集、测试集随机划分
站长资源 2025/2/22 佚名
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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)

Python 实现训练集、测试集随机划分

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)
    :parameter
      proportion - 测试集/数据集
    :return
      trainDataSet - 训练集
      testDataSet - 测试集
    author
      肖政宇
    modify
      2019年5月10日
  """
  dataSet = open('数据集.csv')
  dataSetReader = csv.reader(dataSet)
  """
    :exception
      将数据保存到数组
  """
  dataSet = []
  next(dataSetReader, 'none') # 跳过表头
  data = next(dataSetReader, 'none')
  while (data != 'none'):
    dataSet.append(data)
    data = next(dataSetReader, 'none')
  """
    :exception
      按照比例随机划分出训练集和测试集
  """
  dataNumber = dataSet.__len__() # 数据集数据条数
  testNumber = int(dataNumber * proportion) # 测试集数据条数
  testDataSet = [] # 测试数据集
  trainDataSet = [] # 训练数据集
 
  testDataSet = random.sample(dataSet, testNumber) # 测试集
  for testData in testDataSet: # 将已经选定的测试集数据从数据集中删除
    dataSet.remove(testData)
  trainDataSet = dataSet # 训练集
 
  return trainDataSet, testDataSet

以上这篇Python 实现训练集、测试集随机划分就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持。

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RTX 5090要首发 性能要翻倍！三星展示GDDR7显存

三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。

首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB，每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps（PAM3），但也可以降至28 Gbps，以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。

据三星表示，GDDR7内存的能效将提高20%，同时工作电压仅为1.1V，低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计，使得在高速运行时的发热量降低，GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。

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