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python按比例隨機切分數據的實現

系統 2469 0

在機器學習或者深度學習中,我們常常碰到一個問題是數據集的切分。比如在一個比賽中,舉辦方給我們的只是一個帶標注的訓練集和不帶標注的測試集。其中訓練集是用于訓練,而測試集用于已訓練模型上跑出一個結果,然后提交,然后舉辦方驗證結果給出一個分數。但是我們在訓練過程中,可能會出現過擬合等問題,會面臨著算法和模型的選擇,此時,驗證集就顯得很重要。通常,如果數據量充足,我們會從訓練集中劃分出一定比例的數據來作為驗證集。

每次劃分數據集都手動寫一個腳本,重復性太高,因此將此簡單的腳本放到自己的博客。代碼如下:

            
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為測試代碼。假如訓練集給出的是一個文件,我們先將文件讀到列表中,然后再調用split。

以上就是本文的全部內容,希望對大家的學習有所幫助,也希望大家多多支持腳本之家。


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