这篇文章主要介绍了Python分割训练集和测试集的方法示例,文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧
数据集介绍
使用数据集Wine，来自UCI 。包括178条样本，13个特征。
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 a<mark style="color:transparent">来源gaodaimacom搞#代%码网</mark>sh', 'Magnesium', 'Total phenols', 'Flavanoids', 'Nonflavanoid phenols', 'Proanthocyanins', 'Color intensity', 'Hue', 'OD280/OD315 of diluted wines', 'Proline']
分割训练集和测试集
随机分割
分为训练集和测试集
方法：使用scikit-learn中model_selection子模块的train_test_split函数
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)#随机选择25%作为测试集，剩余作为训练集
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