如何将数据集拆分/分区为训练和测试数据集,例如交叉验证？

将NumPy数组随机分成训练和测试/验证数据集的好方法是什么？类似于Matlab中的cvpartition或crossvalind函数. 如果要将数据集分成两半,则可以使用numpy.random.shuffle或numpy.random.permutation,如果需要跟踪索引：

import numpy
# x is your dataset
x = numpy.random.rand(100, 5)
numpy.random.shuffle(x)
training, test = x[:80,:], x[80:,:]

要么

import numpy
# x is your dataset
x = numpy.random.rand(100, 5)
indices = numpy.random.permutation(x.shape[0])
training_idx, test_idx = indices[:80], indices[80:]
training, test = x[training_idx,:], x[test_idx,:]

repeatedly partition the same data set for cross validation有很多种方法.一种策略是从数据集重新采样,重复：

import numpy
# x is your dataset
x = numpy.random.rand(100, 5)
training_idx = numpy.random.randint(x.shape[0], size=80)
test_idx = numpy.random.randint(x.shape[0], size=20)
training, test = x[training_idx,:], x[test_idx,:]

最后,sklearn包含several cross validation methods(k-fold,leave-n-out,…).它还包括更先进的“stratified sampling”方法,这些方法创建了与某些功能相关的数据分区,例如,以确保在训练和测试集中有相同比例的正面和负面示例.

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