根据从['Seen_A']列中挑选2的随机列表,将数据帧分割为训练和验证数据集的步骤如下:
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
df = pd.read_csv('your_dataset.csv')
mask = df['Seen_A'] == 2
selected_df = df[mask]
train_df, val_df = train_test_split(selected_df, test_size=0.2, random_state=42)
其中,test_size
参数指定验证数据集的比例,这里设置为0.2表示将20%的数据划分为验证数据集,random_state
参数用于设置随机种子,保证每次运行结果一致。
print("训练数据集形状:", train_df.shape)
print("验证数据集形状:", val_df.shape)
以上是根据从['Seen_A']列中挑选2的随机列表,将数据帧分割为训练和验证数据集的步骤。根据具体的需求和数据集特点,可以进一步进行数据预处理、特征工程等操作,以提高模型的性能和准确度。
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