將資料集切分成「訓練 測試資料集」和交叉驗證

把資料集分為兩部分：分別用於訓練和測試

sklearn提供乙個將資料集切分成訓練集和測試集的函式。

from sklearn.cross_validation import train_test_split

xd_train,xd_test,y_train,y_test=train_test_split(x_d,y,random_state=14)

得到兩個資料集，訓練集xd_train 和測試集xd_test。y_train和y_test分別是以上兩個資料集的類別資訊。

從樣本中隨機的按比例選取train data和test data。呼叫形式為：

x_train, x_test, y_train, y_test = cross_validation.train_test_split(train_data, train_target, test_size=0.4, random_state=0)

test_size是樣本佔比。如果是整數的話就是樣本的數量。預設把資料集的25%作為測試集

random_state是隨機數的種子。不同的種子會造成不同的隨機取樣結果。相同的種子取樣結果相同。

sklearn包中cross validation的介紹：

或者

def splitdatat(data,m,k,seed):

test=

train=

random.seed(seed)

for user,iter in data:

if random.randint(0,m)==k:

else:

return trian,test

既然只切一次有問題，那就多切幾次，多進行幾次實驗。每次切分時，都要保證這次得到的訓練集和測試集與上次不一樣。

sklearn提供幾種交叉驗證方法。

from sklearn.cross_validation import cross_val_score

scores=cross_val_score(estimator,x,y,scoring='accuracy')

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