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在机器学习或者深度学习中,我们常常碰到一个问题是数据集的切分。比如在一个比赛中,举办方给我们的只是一个带标注的训练集和不带标注的测试集。其中训练集是用于训练,而测试集用于已训练模型上跑出一个结果,然后提交,然后举办方验证结果给出一个分数。但是我们在训练过程中,可能会出现过拟合等问题,会面临着算法和模型的选择,此时,验证集就显得很重要。通常,如果数据量充足,我们会从训练集中划分出一定比例的数据来作为验证集。

每次划分数据集都手动写一个脚本,重复性太高,因此将此简单的脚本放到自己的博客。代码如下:

import random

def split(full_list,shuffle=False,ratio=0.2):
  n_total = len(full_list)
  offset = int(n_total * ratio)
  if n_total==0 or offset<1:
    return [],full_list
  if shuffle:
    random.shuffle(full_list)
  sublist_1 = full_list[:offset]
  sublist_2 = full_list[offset:]
  return sublist_1,sublist_2


if __name__ == "__main__":
  li = range(5)
  sublist_1,sublist_2 = split(li,shuffle=True,ratio=0.2)

  print sublist_1,len(sublist_1)
  print sublist_2,len(sublist_2)

其中,main为测试代码。假如训练集给出的是一个文件,我们先将文件读到列表中,然后再调用split。

以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持。

标签:
python,随机切分

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