Python划分数据集,python训练数据集怎么做

　　这里假设类标签为大剂量，小剂量，不一样三类，假设训练样本有三个特征属性，类标签放在数据集的最后一列

　　将数组作为npdef文件2矩阵(文件名)导入：#文件名是文件保存地址love _ dictionary={ large doges :3， small doges :2， didnt like :1 } fr=open(filename)array lines=fr。readlines()行数=len(array olines)#获得文件的行数返回mat=NP。零((行数，3)) #用于存放训练数据classLabelVector=[] #用于存放类标签arrayOLines中线条的index=0:line=line。strip()#截取掉所有的回车字符list from line=line。split()return mat[index，]=listFromLine[0:3] #存放训练样本if(listFromLine[-1]).isdigit()): #如果标签字符串是数字，用int()函数转换为数字类型classlabelvector。append(int(list from line[-1]))else:#如果标签字符串不是数字，利用字典转换为数字类型classLabelVector。追加(爱_字典。get(list from line[-1]))index=1 return return mat，classLabelVector isdigit()判断一个字符串是否为数字

　　b=[a ， 2a ， 2]print(b[0].isdigit())print(b[1].isdigit())print(b[2].isdigit())FalseFalseTrue

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