对pandas 数据进行数据打乱并选取训练机与测试机集

描述web 在机器学习中，拿到一堆训练数据通常会须要将数据切分红训练集和测试集，或者切分红训练集、交叉验证集和测试集，为了不切分以后的数据集在特征分布上出现偏倚，咱们须要先将数据打乱，使数据随机排序，而后在进行切分。 须要用的方法以下： 注：df表明一个pd.DataFrame机器学习 df = df.sample(frac=1.0): 按100%的比例抽样即达到打乱数据的效果svg df = d

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