我有一个 CSV 文件 (main.csv)，它有一个唯一的列 ID，它也与我的图像名称有关（减去它们的 .jpg 扩展名）。
我想做 10 次交叉验证并创建一个训练和测试 CSV，这样每次折叠的测试 CSV 将只包含原始 CSV 的 10%。
是否有一个简单的路径（已经完成）来做到这一点？
基本上，我希望我的最终训练和测试 CSV 文件具有相同的确切列名，但设计为我可以对它们执行 10 倍交叉验证（也就是随机抽样/随机抽样和 10% 选择）。
我不介意在 Python 或 R 中使用 pandas。
我不打算使用 Scikit-learn 进行交叉验证，因为我使用的是我自己的手动代码，这就是为什么我需要对每个折叠进行切碎的训练和测试 CSV。
【问题讨论】：
标签： python r csv machine-learning cross-validation
也许，您可能正在寻找这个：
from sklearn.model_selection import train_test_split
#X contains the dependent columns from the CSV file, and Y is the predicted variable
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.33, random_state=42)
test_size=0.33这个参数表示要拆分多少百分比的测试数据。所有其他都是训练数据。
X_train.to_csv(file_name, encoding='utf-8', index=False)
此代码会将 X_train 数据保存到 33% 的 CSV 文件中
y_train.to_csv(file_name, encoding='utf-8', index=False)
此代码会将 y_train 数据保存为 77% 的 CSV 文件
这样，您可以每次更改代码中的random_state值并保存文件，这样您就可以得到一个很好的混音。这个数字不代表什么。它随机打乱和拆分数据集。 （也许，如果我们知道每个数字背后的逻辑，它就不会再随机分裂了！！:)）
在此之后，您可以应用手动 K 折叠。
【讨论】：