sklearn数据集随机切分（train_test_split）

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sklearn学习

给定数据集X和类别标签y，将数据集按一定比例随机切分为训练集和测试集。

代码

#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-

"""
功能：数据集按比例切分为训练集和测试集
时间：2017年3月11日 12:48:57
"""

# from sklearn.cross_validation import train_test_split
from sklearn.model_selection import train_test_split  # 更新

# 生成200个句子，前100个和后100个类别分别对应1和2
X = [[u"这是", u"第1个", u"测试"]] * 100 + [[u"这是", u"第2个", u"测试"]] * 100
y = [1] * 100 + [2] * 100

# 随机抽取20%的测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2)
print len(X_train), len(X_test)

# 查看句子和标签是否仍然对应
for i in range(len(X_test)):
    print "".join(X_test[i]), y_test[i]

if __name__ == "__main__":
    pass

实验结果

切分后的训练集和测试集标签仍然一一对应。

更新

2017年08月26日
由于sklearn更新，代码应改为：
from sklearn.model_selection import train_test_split