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好在R和Python中有现成的数据集分割函数，避免手动写函数导致划分比例不合理、训练集与测试集的样本的结构与总体不均衡的问题。 R语言中caTools包中的sample.split函数可以用来自动将原始数据集分割成训练集和测试集。 方法一 caTools中的sample.split函数 install.packages("caTools")
library("caTools")
set.seed(123)
data(iris)
table(iris$Species)
split = sample.split(iris$Species,SplitRatio = .8)
train_data = subset(iris,split == TRUE)
test_data = subset(iris,split == FALSE)
table(train_data$Species)
table(test_data$Species)
library("caret")
split1 <- createDataPartition(y=iris$Species,p=0.8,list = FALSE)
train_data <- iris[split1,]
table(train_data$Species)
test_data <- iris[-split1,]
table(test_data$Species)
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