随机拆分训练和测试数据答案

【问题标题】：Randomly splitting training and testing data随机拆分训练和测试数据
【发布时间】：2016-12-01 13:34:10
【问题描述】：

我有大约 3000 个对象，其中每个对象都有一个与之关联的计数。我想将这些对象在训练和测试数据中随机划分为 70% 训练和 30% 的测试分开。但是，我想根据与每个对象关联的计数来划分它们，而不是根据对象的数量。

举个例子，假设我的数据集包含 5 个对象。

Obj 1 => 200
Obj 2 => 30
Obj 3 => 40
Obj 4 => 20
Obj 5 => 110

如果我以接近 70%-30% 的比例拆分它们，我的训练集应该是

Obj 2 => 30
Obj 3 => 40
Obj 4 => 20
Obj 5 => 110

我的测试集是

Obj 1 => 200

如果我再次拆分它们，我应该得到一个接近 70-30 拆分比率的不同训练和测试集。我知道上面的分割并没有给我纯粹的 70-30 分割，但只要它接近它，它是可以接受的。

是否有任何预定义的方法/包可以在 Python 中执行此操作？

【问题讨论】：

Numpy: How to split/partition a dataset (array) into training and test datasets for, e.g., cross validation?的可能重复
只是为了记录，这可能是一个非常糟糕的主意。您通常希望保持您的训练集相同，这样您就不会针对您的测试数据进行训练。

标签： python python-2.7 machine-learning training-data

【解决方案1】：

假设我正确理解您的问题，我的建议是：

from random import shuffle
sum = sum([obj.count for obj in obj_list]) #Get the total "count" of all the objects, O(n)
shuffle(obj_list)
running_sum = 0
i = 0
while running_sum < sum * .3
    running_sum += obj_list[i].count
    i += 1
training_data = obj_list[i:]
testing_data = obj_list[:i]

整个操作是 O(n)，你不会得到比这更好的时间复杂度。当然有办法将循环和诸如此类的东西压缩成一个衬垫，但我不知道有任何内置函数可以用一个函数完成你所要求的，尤其是当你要求它在某种意义上是“随机的”时每次拆分时都需要不同的训练/测试集（据我了解）

【讨论】：

感谢您的回复。你已经正确理解了我的问题。该方法非常优化。我同意要得到总和，我必须将它遍历所有对象一次。因此，O(n)。但是，if running_sum > sum * .7 行将使训练集始终超过 70%，我的说法是否正确。
更多单项，你是对的。我想我假设在一组 3000 件物品上，一件物品不会有很大的不同。如果这是一个问题，那么我会添加行 i -= randint(0,1) 以便它随机地略低于 0.7 或略高于
我还进行了编辑以使循环在 0.3 之后停止，意识到您只需要找到第一个 .3 即可知道 0.7，因此转到 .3 更快 - 这将节省一些时间，不知道为什么我最初没有想到这一点
在这种情况下，第一次进入的可能性可能远大于 30%（比如 50%）。所以，你最终会出现不必要的分裂。运行到 0.7 的循环提供了更大的安全网。
@Learner 这取决于测试数据的统一程度。如果数据超出了可接受的范围，您当然可以编写该函数以重试或跳过数据，但这样做的缺点是它使其不是均匀随机的。不过你是对的，如果精确接近 0.7 比函数的速度更重要，那么循环到 0.7 可能会更好

【解决方案2】：

我不知道Python中是否有特定的函数，但假设没有，这里有一个方法。

随机播放对象：

 from random import shuffle
 values = shuffle[200, 40, 30, 110, 20]

计算字典值的百分比：

 prob = [float(i)/sum(values) for i in values]

应用循环：

sum=0
for i in range(len(result)):
    if sum>0.7:
        index=i-1  
        break
    sum=sum+result[i]

现在，索引之前的对象是训练对象，索引之后是测试对象。

【讨论】：