机器学习训练和测试数据答案

【问题标题】：Machine Learning train and test data机器学习训练和测试数据
【发布时间】：2020-02-21 04:39:12
【问题描述】：

有谁知道我可以如何手动划分数据而不是使用“train_test_split()”方法吗？

让我解释一下，实际上我有 3 个训练文件和 2 个测试文件，所以我想将训练文件的数据影响到 X_train 和 y_train，以及测试文件的数据到 X_test 和 y_test。

提前致谢！

【问题讨论】：

您可以将数据帧连接在一起。 pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/… 因此，将训练数据连接在一起，并为测试数据帧做同样的事情。
您根本不必使用train_test_split()。将您的三个火车文件加载为 x1、x2、x3。然后使用np.hstack() 或np.vstack() 或pd.concat() 合并您的数据并将其命名为X_train。为 x_test 做类似的过程
实际上 train 和 test 文件之间的区别在于，在 test 文件中有一列是空的，所以我想知道 y_test 变量会受到什么影响。

标签： python dataframe machine-learning training-data test-data

【解决方案1】：

你可以试试这样的

splitRow = int(x_data.shape[0]*0.99)  #This split data to 99% and 1%

x_train = x_data[0:splitRow ]
y_train = y_data[0:splitRow ,]
x_test =  x_data[splitRow :]
y_test =  y_data[splitRow :]

【讨论】：