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方法一
方法二
需求目的：针对模型训练输入，按照6:2:2的比例进行训练集、测试集和验证集的划分。当前数据量约10万条。如果针对的是记录条数达上百万的数据集，可按照98:1:1的比例进行切分。
方法一：切分训练集和测试集，采用机器学习包sklearn中的train_test_split()函数
方法二：切分训练集、测试集以及验证集，针对dataframe手动切分
方法一
采用Sklearn包中的sklearn.model_selection.train_test_split()函数，该函数功能是将原始数据按照比例切分为训练集和测试集。
函数形式：sklearn.model_selection.train_test_split(*arrays, test_size=None, train_size=None, random_state=None, shuffle=True, stratify=None)参数解读：*arrays：等长的列表、数组或者dataframe等test_size: 0和1之间，默认0.25train_size: 0和1之间，默认1random_state: 传递一个int值，以便在多个函数调用之间产生可复制的输出shuffle: 拆分前是否进行洗牌strafity: 是否对数据进行分层返回结果：输入序列的train test分割序列例子
>>> import numpy as np>>> from sklearn.model_selection import train_test_split>>> X, y = np.arange(10).reshape((5, 2)), range(5)>>> Xarray([[0, 1], [2, 3], [4, 5], [6, 7], [8, 9]])>>> list(y)[0, 1, 2, 3, 4]>>> X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(... X, y, test_size=0.33, random_state=42)...>>> X_trainarray([[4, 5], [0, 1], [6, 7]])>>> y_train[2, 0, 3]>>> X_testarray([[2, 3], [8, 9]])>>> y_test[1, 4]方法二
手动切分，代码如下。输入采用Python的DataFrame，同样输出三个文件。如果需要每次都输入同样的切分数据，可采用random.seed()定义随机数种子。
def split_train_test_valid():# read fileinput_path = "E:\\Data\\"file = "flow.csv"df_flow = pd.read_csv(input_path + file, header=None, encoding='gbk')# define the ratios 6:2:2train_len = int(len(df_flow) * 0.6)test_len = int(len(df_flow) * 0.2)# split the dataframeidx = list(df_flow.index)random.shuffle(idx)# 将index列表打乱df_train = df_flow.loc[idx[:train_len]]df_test = df_flow.loc[idx[train_len:train_len+test_len]]df_valid = df_flow.loc[idx[train_len+test_len:]]# 剩下的就是valid# outputdf_train.to_csv(input_path+'train.txt', header=False, index=False, sep='\t')df_test.to_csv(input_path+'test.txt', header=False, index=False, sep='\t')df_valid.to_csv(input_path+'valid.txt', header=False, index=False, sep='\t')参考资料：https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.model_selection.train_test_split.html