这篇文章给大家分享的是有关Python怎么实现训练集、测试集随机划分的内容。小编觉得挺实用的，因此分享给大家做个参考，一起跟随小编过来看看吧。
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python的五大特点是什么
python的五大特点：1.简单易学，开发程序时，专注的是解决问题,而不是搞明白语言本身。2.面向对象，与其他主要的语言如C++和Java相比, Python以一种非常强大又简单的方式实现面向对象编程。3.可移植性，Python程序无需修改就可以在各种平台上运行。4.解释性，Python语言写的程序不需要编译成二进制代码,可以直接从源代码运行程序。5.开源，Python是 FLOSS(自由/开放源码软件)之一。
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)
: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感谢各位的阅读！关于“Python怎么实现训练集、测试集随机划分”这篇文章就分享到这里了，希望以上内容可以对大家有一定的帮助，让大家可以学到更多知识，如果觉得文章不错，可以把它分享出去让更多的人看到吧！
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网页标题：Python怎么实现训练集、测试集随机划分-创新互联
文章源于：
http://cdkjz.cn/article/jjsdh.html
