使用Python怎么實現一個分割訓練集和測試集-創新互聯

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數據集介紹

使用數據集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']

分割訓練集和測試集

隨機分割

分為訓練集和測試集

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

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)#隨機選擇25%作為測試集，剩余作為訓練集

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文章名稱：使用Python怎么實現一個分割訓練集和測試集-創新互聯
文章來源：http://m.kartarina.com/article24/ccijje.html

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