使用 java 将数据集随机拆分为训练和测试答案

【问题标题】：randomly splitting a data set into training and test using java使用 java 将数据集随机拆分为训练和测试
【发布时间】：2018-05-26 14:57:36
【问题描述】：

我想将我的数据集随机拆分为训练和测试数据，以便在 java 中进行朴素贝叶斯分类。我知道，我有一个使用 weka 的选项，但我不想使用外部库。我还有哪些使用 java 的可能性？

【问题讨论】：

你可以在java中定义你自己的随机化吗？他们需要平均分配吗？还是您希望大多数训练和一个子集用于测试？
我有一个约束，即保留 75% 作为训练数据和 25% 作为测试数据，除了这个没有限制。
我看不出你这样做有什么问题。听起来很简单，您可以详细说明您自己在哪些方面遇到困难。向我们展示您迄今为止所做的尝试。我的意思是你目前的问题很广泛。从您的全部数据中，随机选择 75% 的条目作为训练集，并将其余条目用作测试数据。
您需要自己进行研究。见help center，第三点……

标签： java

【解决方案1】：

我想我已经解决了我的问题并将数据分成训练集（75%）和测试集。后来使用交换随机化数据。

数据随机化代码：

        private static void shuffleArray(ArrayList<Record> records) {

     int n = records.size();
     Random random = new Random();
     random.nextInt();
     for (int i = 0; i < n; i++) {
         int change = i + random.nextInt(n - i);
         swap(records, i, change);
     }
}

private static void swap(ArrayList<Record> records, int i, int change) {

     Record helper = records.get(i);
     records.set(i, records.get(change)) ;
     records.set(change, helper);

}

【讨论】：

【解决方案2】：

您可以randomly permute the indices，然后将前 75% 的索引元素复制到一个新数组中。

【讨论】：