sklearn数据拆分训练集、测试集、验证集常用分割数据函数

sklearn工具包下载地址

pypi中下载sklearn库，该库在国内也有中文文档，地址是：https://sklearn.apachecn.org/

sklearn工具包简介

这是个基于python的机器学习工具，英文全名为：scikit-learn

scikit ：科学工具包

learn ：学习

这样就好记住这个工具包名称啦～

在机器学习变成时候，最常用到的就是数据分割为训练集（train_dataset)、测试集（test_dataset）、val_dataset（验证集），在这个工具包中有一个函数就是专门做这个的，它会将拿过来的数据帧（dataframe）分割为tensorflow方便处理的数据格式。

sklearn工具包函数导入方式：

from sklearn.model_selection import train_test_split

sklearn使用方法示例代码：

import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split

# 下载心脏病例数据集
Url = "https://storage.googleapis.com/applied-dl/heart.csv"
heart_sill_form = pd.read_csv(Url)
# print(dict(heart_sill_form))
heart_sill_form_copy = heart_sill_form.copy()
heart_sill_form_copy_labels = heart_sill_form_copy.pop('target')
# print(heart_sill_form_copy_labels)
ds = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((dict(heart_sill_form), heart_sill_form_copy_labels))
print(ds)

打印结果：

<TensorSliceDataset shapes: ({age: (), sex: (), cp: (), trestbps: (), chol: (), fbs: (), restecg: (), thalach: (), exang: (), oldpeak: (), slope: (), ca: (), thal: (), target: ()}, ()), types: ({age: tf.int32, sex: tf.int32, cp: tf.int32, trestbps: tf.int32, chol: tf.int32, fbs: tf.int32, restecg: tf.int32, thalach: tf.int32, exang: tf.int32, oldpeak: tf.float64, slope: tf.int32, ca: tf.int32, thal: tf.string, target: tf.int32}, tf.int32)>

如果对python欢迎添加微信wangqime 作为新手 希望更多同学讨论问题 加深自己的印象。