dataset=datasets["train"]dataset.train_test_split(test_size=0.1) 这里我们对原始的train数据集进行了划分,可以看到数据按照9:1的比例重新进行了划分。 数据选取与过滤 我们可以通过select方法与filter方法分别对数据集中的数据进行选取与过滤,代码如下: # 选取datasets["train"].select([0,1]) # 过滤datasets[...
train_size = int(0.8 * len(full_dataset)) test_size = len(full_dataset) - train_size train_dataset, test_dataset = torch.utils.data.random_split(full_dataset, [train_size, test_size]) 二、torch.utils.data.Subset()用索引序列拆分 evens = list(range(0, len(trainset), 2))#偶数位 ...
Splits Dataset into Train and Test DatasetsMarko Nagode
dataset = boolq_dataset["train"] dataset.train_test_split(test_size=0.1, stratify_by_column="label") ''' DatasetDict({ train: Dataset({ features: ['question', 'passage', 'idx', 'label'], num_rows: 8484 }) test: Dataset({ features: ['question', 'passage', 'idx', 'label'], n...
dataset.train_test_split(test_size=0.1)把数据集切分，10%为测试集。（6）分桶 把数据集均数若干份，取其中的第几份。dataset.shard(num_shards=5, index=0)（7）列重命名 c = a.rename_column('text', 'newColumn')（8）列删除 d = c.remove_columns(['newColumn'])（9）数据集转换 set_...
from sklearn import datasets #导入数据集模块 iris = datasets.load_iris() #加载iris数据集 请问:下面()语句可以实现训练数据和测试数据的分割 A.split(iris.data,iris.target)B.train-test-split(iris.data,iris.target,test_size=0.2)C.train_test_split(iris.data,iris.target,test_size=0.2) 相关知识...
Counter(y)# Counter({0: 332, 1: 335, 2: 333})print("原始特征维度:", X.shape)# 原始特征维度: (1000, 25)# 数据划分X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, random_state=42, test_size=0.3) 三、聚类生成器 make_blobs ...
aBig PigHead, 大PigHead,[translate] avanity fair 名利场[translate] aintegrated units 集成单位[translate] aIn this way, we can split datasets, for instance, into a training set and a test set. 这样,我们可以分裂数据集,例如,成训练集合和测试集合。[translate]...
dataset.train_test_split(test_size=0.1) 1. 把数据集切分,10%为测试集。 (6)分桶 把数据集均数若干份,取其中的第几份。 dataset.shard(num_shards=5, index=0) 1. (7)列重命名 c = a.rename_column('text', 'newColumn') 1. (8)列删除 ...
如果要先将数据集打乱,再划分为10个数据集,可以先对test_data.examples随机打乱顺序,然后再进行KFold划分。 import randomtest_indices = range(len(test_data.examples))random.shuffle(test_indices)k = 10kfold = KFold(n_splits=k)test_subsets = []for _, test_idx in kfold.split(test_indices):te...