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數(shù)據(jù)集介紹

使用數(shù)據(jù)集Wine，來自UCI  。包括178條樣本，13個特征。

import pandas as pd
import numpy as np

df_wine = pd.read_csv('https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/wine/wine.data', header=None)
df_wine.columns = ['Class label', 'Alcohol',
              'Malic acid', 'Ash',
              'Alcalinity of ash', 'Magnesium',
              'Total phenols', 'Flavanoids',
              'Nonflavanoid phenols',
              'Proanthocyanins',
              'Color intensity', 'Hue',
              'OD280/OD315 of diluted wines',
              'Proline']

分割訓(xùn)練集和測試集

隨機(jī)分割

分為訓(xùn)練集和測試集

方法：使用scikit-learn中model_selection子模塊的train_test_split函數(shù)

from sklearn.model_selection import train_test_split

X, y = df_wine.ix[:, 1:].values, df_wine.ix[:, 0].values
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.25, random_state=0)#隨機(jī)選擇25%作為測試集，剩余作為訓(xùn)練集

關(guān)于使用Python怎么實現(xiàn)一個分割訓(xùn)練集和測試集問題的解答就分享到這里了，希望以上內(nèi)容可以對大家有一定的幫助，如果你還有很多疑惑沒有解開，可以關(guān)注創(chuàng)新互聯(lián)成都網(wǎng)站設(shè)計公司行業(yè)資訊頻道了解更多相關(guān)知識。

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文章名稱：使用Python怎么實現(xiàn)一個分割訓(xùn)練集和測試集-創(chuàng)新互聯(lián)
文章來源：http://www.rwnh.cn/article24/ccijje.html

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