sklearn的cross_validation包中含有将数据集按照一定的比例，随机划分为训练集和测试集的函数train_test_split from sklearn.cross_validation import train_test_split #x为数据集的feature熟悉，y为label. x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(x, y, test_size = 0.3) 得到的x_train,y_train（x_test,y_test）的index对应的是x,y中被抽取到的序号。 若train_test_spli

Bigmart数据集进行Apriori规则提取 数据集预处理： 1.Bigmart数据集中有训练集和测试集，测试集中不包含结果变

阿兹海默症图像数据集 包括训练集和测试集 可以用于进行深度学习 图像分类

视频对象分割（VOS）领域常用的数据集之一——FBMS数据集，包括了它的训练集和测试集。是实例级的分割，不过也可稍作修改作为对象级分割的数据集。

主要介绍了用pandas划分数据集实现训练集和测试集，文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧

香港城市大学语料库（1 772 202 字，训练集和测试集），文字是繁体的

此 Matlab 函数可用于将任何给定的人脸（图像）数据集随机拆分为训练集和测试集。 该函数考虑类/人员标签。 例如，在ORL人脸数据集中，有40个人每个人有10张图像； 该函数可以将每个人的10张图片随机分割成5张训练图片和5张测试图片，如下： load ORL_FaceDataSet % 上传到这里[训练集测试集]=Split_DataSet(ORL_FaceDataSet, 10, 5, 5); 请注意，您可以选择不同数量的训练和测试图像。

12导联10秒静态心电图数据

1、使用model_select子模块中的train_test_split函数进行划分 数据：使用kaggle上Titanic数据集 划分方法：随机划分 # 导入pandas模块，sklearn中model_select模块 import pandas as pd from sklearn.model_select import train_test_split # 读取数据 data = pd.read_csv('.../titanic_dataset/train.csv') # 将特征划分到 X 中，标签划分到 Y 中 x = data.iloc[:, 2:] y = data.l

对数几率回归练习数据，对应的两个txt文件，有测试数据和训练数据，对应的每一行是数据集， 训练集有三列，最后一列是label ，其他两个是特征， 测试集有2列，都是特征