在玩python学习机器时,对于那种对随机性不太敏感的模型,理论上说可以不打乱。但敏感不敏感也跟数据量级,复杂度,算法内部计算机制都有关,目前并没有一个经纬分明的算法随机度敏感度列表。既然打乱数据并不会得到一个更差的结果,一般推荐的做法就是打乱全量数据。那怎么打乱呢?今天小编就教大家在python中打乱数据集和标签,来看看吧。
创新互联服务项目包括武侯网站建设、武侯网站制作、武侯网页制作以及武侯网络营销策划等。多年来,我们专注于互联网行业,利用自身积累的技术优势、行业经验、深度合作伙伴关系等,向广大中小型企业、政府机构等提供互联网行业的解决方案,武侯网站推广取得了明显的社会效益与经济效益。目前,我们服务的客户以成都为中心已经辐射到武侯省份的部分城市,未来相信会继续扩大服务区域并继续获得客户的支持与信任!
方法一、打乱索引Index
import numpy as np index = [i for i in range(len(test_data))] # test_data为测试数据 np.random.shuffle(index) # 打乱索引 test_data = test_data[index] test_label = test_label[index]
方法二:通过数组来shuffle来打乱
image_list=[] # list of images label_list=[] # list of labels temp = np.array([image_list, label_list]) temp = temp.transpose() np.random.shuffle(temp) images = temp[:, 0] # array of images (N,) labels = temp[:, 1]
方法三:通过随机数打乱
import numpy as np np.random.seed(12) np.random.shuffle(test_data) np.random.seed(12) np.random.shuffle(test_label)
以上就是小编整理的用python打乱数据的方法,如果你在玩python机器学习的话,可以采取以上方法打乱数据哦~更多学习推荐:python学习网。
分享题目:创新互联Python教程:在python中如何打乱数据?
标题来源:http://www.shufengxianlan.com/qtweb/news27/79027.html
网站建设、网络推广公司-创新互联,是专注品牌与效果的网站制作,网络营销seo公司;服务项目有等
声明:本网站发布的内容(图片、视频和文字)以用户投稿、用户转载内容为主,如果涉及侵权请尽快告知,我们将会在第一时间删除。文章观点不代表本网站立场,如需处理请联系客服。电话:028-86922220;邮箱:631063699@qq.com。内容未经允许不得转载,或转载时需注明来源: 创新互联