python 划分数据集为训练集和测试集的方法

sklearn的cross_validation包中含有将数据集按照一定的比例，随机划分为训练集和测试集的函数train_test_split

from sklearn.cross_validation import train_test_split
#x为数据集的feature熟悉，y为label.
x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(x, y, test_size = 0.3)

得到的x_train,y_train（x_test,y_test）的index对应的是x,y中被抽取到的序号。

若train_test_split传入的是带有label的数据，则如下代码：

from sklearn.cross_validation import train_test_split
#dat为数据集,含有feature和label.
train, test = train_test_split(dat, test_size = 0.3)

train,test含有feature和label的。

自己写了一个函数：

#X:含label的数据集：分割成训练集和测试集
#test_size:测试集占整个数据集的比例
def trainTestSplit(X,test_size=0.3):
 X_num=X.shape[0]
 train_index=range(X_num)
 test_index=[]
 test_num=int(X_num*test_size)
 for i in range(test_num):
  randomIndex=int(np.random.uniform(0,len(train_index)))
  test_index.append(train_index[randomIndex])
  del train_index[randomIndex]
 #train,test的index是抽取的数据集X的序号
 train=X.ix[train_index] 
 test=X.ix[test_index]
 return train,test

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