train_split方法：
1） 匯入包：
fromsklearn.model_selectionimport
train_test_split
2）函式介紹：
train_split(*arrays, test_size, train_size, random_state, shuffle, stratify)
3）引數介紹：
a. *arrays
b.test_size: 測試集佔總資料集的比例，預設為0.25
c.train_size: 訓練集佔總資料集的比例，預設為none，表示總體資料集除去測試集的部分
d.random_state: （其他引數都相同時）只有設為1時，每次執行時劃分的測試集與訓練集都一樣；設為0或不設定，每次劃分的都不一樣。
e.shuffle：boolean型別，預設為true，表示在切割資料集之前是否要打亂資料。當shuffle=false時，stratify必須為none。
f.stratify: 預設為none，當值不是none時，代表資料集會以一種分層的方式被切割。
shufflesplit方法：
1）匯入包：
fromsklearn.model_selectionimport shufflesplit
2）函式介紹: shufflesplit(n_splits=10,test_size=』default』, train_size=none, random_state=none)
3）引數介紹：
a.n_splits: 代表劃分訓練集、測試集的次數，預設為10
b.test_size: 測試集佔總資料集的比例，預設為0.1
c.train_size: 訓練集佔總資料集的比例，預設為none，表示總體資料集除去測試集的部分
d.random_state: （其他引數都相同時）只有設為1時，每次執行時劃分的測試集與訓練集都一樣；設為0或不設定，每次劃分的都不一樣。
4）舉例說明：
rs = shufflesplit(n_splits=5, test_size=0.2, random_state=0)資料集按類劃分 資料集劃分方法
留出法 直接將資料集d劃分為兩個互斥的集合，乙個為訓練集s，乙個為測試集t，即d s t,s t 在s上進行模型學習，然後用t來評估其測試誤差，作為對泛化誤差的估計。單次使用留出法得到的估計結果往往不夠穩定可靠，在使用留出法時，一般要採用若干次隨機劃分 重複進行模型評估後取平均值作為留出法的評估結果...
劃分資料集
如果要在乙個二維資料散點圖中間畫一條線將資料集分開，是按照x劃分還是y劃分呢 from math import log defcreatedataset dataset 1,1,yes 1,1,yes 1,0,no 0,1,no 0,1,no labels no su cing flippers r...
劃分資料集
import glob import shutil total file total file.txt train train.txt val val.txt bin path data l v bin 總的點雲資料集檔案路徑 如果是自己的路徑，就是 自己點雲資料夾 bin bin train di...