在scikit learn中，您將獲得工具train_test_splitfrom sklearn.cross_validation import train_test_split

from sklearn import datasets

# Use Age and Weight to predict a value for the food someone chooses

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(table['Age', 'Weight'],

table['Food Choice'],

test_size=0.25)

# Another example using the sklearn pre-loaded datasets:

iris = datasets.load_iris()

X_iris, y_iris = iris.data, iris.target

X, y = X_iris[:, :2], y_iris

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y)

這會將數據分為培訓投入

評估數據的輸入

培訓數據輸出

評估數據的輸出

分別。您還可以添加關鍵字參數：test_size=0.25，以改變用于培訓和測試的數據百分比

要拆分單個數據集，可以使用如下調用來獲取40%的測試數據：

^{pr2}$

總結

以上是生活随笔為你收集整理的python partition函数_在Python中相当于R的createDataPartition的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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