在 Train Split SciKit-Learn 上指定索引范围

【问题标题】：Specify Index Range on Train Split SciKit-Learn在 Train Split SciKit-Learn 上指定索引范围
【发布时间】：2019-08-08 04:31:58
【问题描述】：

我试图围绕使用数据集中最后 30% 的条目作为测试样本的概念展开思考。没有随机（故意）。这可能吗？

将数据集拆分为训练/测试：

x_train, x_test, y_train, y_test = model_selection.train_test_split(x, y, test_size=0.3,random_state=0)

是否可以以测试拆分仅从数据集末尾选择条目的方式显式控制拆分？

【问题讨论】：

标签： python-3.x tensorflow scikit-learn

【解决方案1】：

如果您替换该行，您将实现您的目标：

x_train, x_test, y_train, y_test = model_selection.train_test_split(x, y, test_size=0.3,random_state=0)

与：

idx_train = int((1-.3)* x.shape[0]) # train is (1-.3) of your data
x_train = x[:idx_train,:]
x_test = x[idx_train:, :]
y_train = y[:idx_train]
y_test = y[idx_train:]

【讨论】：

试过了，它似乎给了我想要的分割。你救了我一整天！