cnn_datasets為自有資料集，np.random.permutation操作為打亂資料
函式shuffle也是是對原來的陣列進行重新洗牌（即隨機打亂原來的元素順序）；區別在於shuffle直接在原來的陣列上進行操作，改變原來陣列的順序，無返回值。而permutation不直接在原來的陣列上進行操作，而是返回乙個新的打亂順序的陣列，並不改變原來的陣列。
indices = np.random.permutation(cnn_datasets.shape[0])
test_cnt = int(cnn_datasets.shape[0] * 0.2)#可自行修改比例
test_idx,train_idx=indices[:test_cnt],indices[test_cnt:]
cnn_test_x = cnn_datasets[test_idx,:]
test_y = labels[test_idx,:]
cnn_train_x = cnn_datasets[train_idx,:]
train_y = labels[train_idx,:]
Matlab劃分測試集和訓練集
x是原資料集，分出訓練樣本和測試樣本 ndata,d size x ndata樣本數，d維數 r randperm ndata 1到n這些數隨機打亂得到的乙個隨機數字序列作為索引 xtest x r 1 num test 以索引的前1000個資料點作為測試樣本xtest r 1 num test x...
Python 實現訓練集 測試集隨機劃分
隨機從列表中取出元素 import random dataset 0 1 2 www.cppcns.com,3 4 5 6 7 8 9 10 traindataset random.sample dataset,3 以下函式，使用於我最近的乙個機器學習的專案，將資料集資料按照比例隨機劃分成訓練集資料...
訓練集，測試集和驗證集劃分的意義
訓練集 驗證集和測試集的意義 有了模型後，訓練集就是用來訓練引數的，說準確點，一般是用來梯度下降的。而驗證集基本是在每個epoch完成後，用來測試一下當前模型的準確率。因為驗證集跟訓練集沒有交集，因此這個準確率是可靠的。那麼為啥還需要乙個測試集呢？這就需要區分一下模型的各種引數了。事實上，對於乙個模...