首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

如何使用IFELSE为具有多个概率的"PimaIndiansDiabetes“将数据拆分成训练/测试集?

使用IFELSE语句可以根据数据的概率将"PimaIndiansDiabetes"数据集拆分为训练集和测试集。具体步骤如下:

  1. 导入所需的库和模块,例如pandas和sklearn等。
  2. 加载"PimaIndiansDiabetes"数据集,可以使用pandas的read_csv函数。
  3. 定义一个概率阈值,用于将数据分为训练集和测试集。例如,可以将概率阈值设置为0.8,表示80%的数据用于训练,20%的数据用于测试。
  4. 使用IFELSE语句根据每条数据的概率随机将其分配到训练集或测试集。可以使用numpy的random模块生成一个0到1之间的随机数,如果随机数小于概率阈值,则将数据分配到训练集,否则分配到测试集。
  5. 最后,可以根据需要对训练集和测试集进行进一步的处理和分析。

以下是一个示例代码:

代码语言:python
代码运行次数:0
复制
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
import numpy as np

# 加载数据集
data = pd.read_csv("PimaIndiansDiabetes.csv")

# 定义概率阈值
threshold = 0.8

# 将数据集拆分为训练集和测试集
train_data = pd.DataFrame()
test_data = pd.DataFrame()

for index, row in data.iterrows():
    # 生成随机数
    random_num = np.random.random()
    
    # 判断随机数是否小于概率阈值
    if random_num < threshold:
        train_data = train_data.append(row)
    else:
        test_data = test_data.append(row)

# 输出训练集和测试集的大小
print("训练集大小:", train_data.shape)
print("测试集大小:", test_data.shape)

请注意,以上代码仅为示例,实际应用中可能需要根据具体情况进行适当的修改和调整。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

R语言︱贝叶斯网络语言实现及与朴素贝叶斯区别(笔记)

但是贝叶斯网络并不放宽第二个假设,故不能对变量进行筛选,因为视解释变量的作用一致。 贝叶斯分类方法是一种展现已知数据集属性分布的方法,其最终计算结果完全依赖于训练样本中类别和特征的分布。...不过仅有这个图的话,只能定性给出随机变量间的关系,如果要定量,还需要一些数据,这些数据就是每个节点对其直接前驱节点的条件概率,而没有前驱节点的节点则使用先验概率表示。...例如,通过对训练数据集的统计,得到下表(R表示账号真实性,H表示头像真实性): ? 纵向表头表示条件变量,横向表头表示随机变量。...上表为真实账号和非真实账号的概率,而下表为头像真实性对于账号真实性的概率。这两张表分别为“账号是否真实”和“头像是否真实”的条件概率表。有了这些数据,不但能顺向推断,还能通过贝叶斯定理进行逆向推断。...R语言中可以使用bnlearn包来对贝叶斯网络进行建模。但要注意的是,bnlearn包不能处理混合数据,所以先将连续数据进行离散化(因子型),再进行建模训练。

3.3K30
  • 比较R语言机器学习算法的性能

    仔细比较机器学习模型 当你有了新数据集,使用多种不同的图形技术可视化数据是个好主意,你可以从不同角度来观察数据。 这种想法也可以用于模型选择。...比较并选择R语言的机器学习模型 在本节中,你将会学到如何客观地比较R语言机器学习模型。 通过本节中的案例研究,你将为皮马印第安人糖尿病数据集创建一些机器学习模型。...然后你将会使用一系列不同的可视化技术来比较这些模型的估计准确率。 本案例研究分为三个部分: 准备数据集:加载库文件和数据集,准备训练模型。 训练模型:在数据集上训练标准机器学习模型,准备进行评估。...比较模型:使用8种不同的技术比较训练得到的模型。 准备数据集 本研究案例中使用的数据集是皮马印第安人糖尿病数据集,可在UCI机器学习库中获取。也可在R中的mlbench包中获取。...此函数可以检查模型是可比较的,并且模型都使用同样的训练方案(训练控制配置)。这个对象包含每个待评估算法每次折叠和重复的评估指标。 下一节中我们使用到的函数都需要包含这种数据的对象。

    1.4K60

    COLING 2020 | 字符感知预训练模型CharBERT

    以CoNLL-2003 NER的开发集为例,我们基于BERT[2]的tokenizer切词后统计发现28%的名词会被切分成多个子词。...基于预训练模型的字符融合具有两个挑战:1)如何建模字符序列;2)如何融合字符与原有基于subword的计算。...图4 异构交互模块示意图 该模块主要包含两步:融合和分拆。在融合过程中,先对各自表示进行转换后,使用CNN抓取局部特征将两个来源的信息融合到一起: ?...分析 为了进一步探究文首所提出的预训练模型不完整和不鲁棒的问题,我们基于CoNLL-2003 NER数据的测试集做了进一步分析。 Word vs....Subword 针对不完整性问题,我们将测试集中所有的词按照是否会被BERT tokenizer切分成多个子词分成‘Word’和‘Subword’两个子集合,前者不会被切分(如‘apple’)而后者会被切分成多个子词

    79910

    R语言进行机器学习方法及实例(一)

    ,对于数值型变量,可以将数值型特征离散化(分段),可以根据直方图查看数据明显的分隔点,如果没有明显的分隔点,可以使用三分位数,四分位数,五分位数,分段太少会把重要信息丢失 拉普拉斯估计:对于某些从来没有出现的概率为...(m,test,type="class") #m:由函数naiveBays( )训练的一个模型 ,test:数据框或者包含测试数据的矩阵,包含与用来建立分类器的训练数据的相同特征;type:值为"class...这种方法通常称为分而治之,因为它利用特征的值将数据分解为具有相似类的较小的子集。...;trials:为一个可选数值,用于控制自适应增强循环的次数(默认值为1),一般用10,因为研究标明,这能降低关于测试数据大约25%的概率;costs:为一个可选矩阵,用于给出与各种类型错误相对应的成本..."vector", "prob", "class", "matrix")) #m是有函数rpart训练的一个模型;test一个包含测试数据的数据框,该数据框和用来建立模型的数据具有相同的特征;type:

    3.4K70

    R语言与分类算法的绩效评估

    我们把这个数据分为两部分,训练数据train和测试数据test,我们感兴趣的二分变量是good_bad,取值为{good, bad}。...(左训练集右测试集): ?...一个常用的利用lift图作为模型比较依据的办法:lift图把验证数据集中的观测数据根据它们的分数以升序或降序排列,分数是基于训练数据集估计的响应事件(成功)的概率。...把这些分数再细分成10分位点,然后对验证数据集中的每个10分位点计算和图示成功的预测概率。如果这些成功的预测概率与估计概率具有相同的顺序(升序或降序),那么模型就是有效的。 我们以下图为例: ?...我们来看看lift意义下不同分类器的绩效(左训练集右测试集): ? ?

    1.5K41

    R语言逻辑回归、Naive Bayes贝叶斯、决策树、随机森林算法预测心脏病

    p=23061 数据集信息: 这个数据集可以追溯到1988年,由四个数据库组成。克利夫兰、匈牙利、瑞士和长滩。"目标 "字段是指病人是否有心脏病。它的数值为整数,0=无病,1=有病。...我们在这个问题上使用的算法是: 二元逻辑回归 Naive Bayes算法 决策树 随机森林 数据集的描述: 该数据有303个观察值和14个变量。每个观察值都包含关于个人的以下信息。...执行机器学习算法 Logistic回归 首先,我们将数据集分为训练数据(75%)和测试数据(25%)。 set.seed(100) #100用于控制抽样的permutation为100....通过使用ROC曲线,我们可以观察到0.6具有更好的敏感性和特异性,因此我们选择0.6作为区分的分界点。 pred1ifelse(pred<0.6,"No","Yes") ?...test$pred<-NULL 在随机森林中,我们不需要将数据分成训练数据和测试数据,我们直接在整个数据上生成模型。

    1.6K30

    数据分享|R语言逻辑回归、Naive Bayes贝叶斯、决策树、随机森林算法预测心脏病|附代码数据

    我们在这个问题上使用的算法是: 二元逻辑回归 Naive Bayes算法 决策树 随机森林 数据集的描述: 该数据有303个观察值和14个变量。每个观察值都包含关于个人的以下信息。...---- 执行机器学习算法 Logistic回归 首先,我们将数据集分为训练数据(75%)和测试数据(25%)。...pred1ifelse(pred<0.6,"No","Yes") # 训练数据的准确性 acc_tr 从训练数据的混淆矩阵中,我们知道模型有88.55%的准确性。...现在在测试数据上验证该模型 predict(type = "response") ## type = "response "是用来获得患有心脏病的概率的结果。...test$pred<-NULL 在随机森林中,我们不需要将数据分成训练数据和测试数据,我们直接在整个数据上生成模型。

    90450

    决策树的构建原理

    假如该节点下所有观察值都属于同一类,那么该节点下只有一个分支,其分类概率为1,Gini不纯度、信息熵、错误率均为0;如果该节点下有很多分支,而且每个分支概率均匀,也即可以分成很多类,因此Gini不纯度就会高...决策树优化方案 在决策树建立过程中可能会出现过度拟合情况,也即分类过于“细”,导致对训练数据可以得到很低的错误率,但是运用到测试数据上却得到非常高的错误率。...过度拟合的原因可能有以下几点: ①噪音数据:训练数据中存在噪音数据,决策树的某些节点有噪音数据作为分割标准,导致决策树无法代表真实数据; ②缺少代表性数据:训练数据没有包含所有具有代表性的数据,导致某一类数据无法很好的匹配...$bad_ind) names(accepts) #查看变量 accepts=accepts[,c(3,7:24)] #选择响应变量与预测变量 ##将数据分为训练集和测试集(训练集样本占70%) select...具有多个响应变量的决策树可以使用多元回归树MRT。

    1.5K40

    logistic校准曲线(测试集)的6种实现方法

    今天给大家展示的是测试集(或者叫验证集)的校准曲线如何实现(其实已经介绍过,不过没有单独说,有粉丝一直在后台问)。...本期目录: 准备数据 数据分割 训练集的校准曲线 测试集校准曲线方法1 测试集校准曲线方法2 测试集校准曲线方法3 准备数据 数据来自于这篇推文:二分类资料校准曲线的绘制,数据获取方法也在上面的推文中给出了...数据分割 把数据随机划分为训练集、测试集,划分比例为7:3 set.seed(123) ind <- sample(1:nrow(lowbirth),nrow(lowbirth)*0.7) train_df...1 测试集的校准曲线对于logistic回归很简单,任何可以计算概率的算法都可以轻松画出训练集、测试集的校准曲线,无非就是计算实际概率和预测概率而已。...你可能在文献看见过训练集和测试集的校准曲线都是上面那张图的样式,类似下面这张图展示的,训练集和测试集一样的图,实现方法也很简单。

    1.8K20

    数据分享|R语言逻辑回归、Naive Bayes贝叶斯、决策树、随机森林算法预测心脏病|附代码数据

    我们在这个问题上使用的算法是: 二元逻辑回归 Naive Bayes算法 决策树 随机森林 数据集的描述: 该数据有303个观察值和14个变量。每个观察值都包含关于个人的以下信息。...---- R语言用逻辑回归、决策树和随机森林对信贷数据集进行分类预测 01 02 03 04 执行机器学习算法 Logistic回归 首先,我们将数据集分为训练数据(75%)和测试数据(25%...pred1ifelse(pred<0.6,"No","Yes") # 训练数据的准确性 acc_tr 从训练数据的混淆矩阵中,我们知道模型有88.55%的准确性。...现在在测试数据上验证该模型 predict(type = "response") ## type = "response "是用来获得患有心脏病的概率的结果。...test$pred<-NULL 在随机森林中,我们不需要将数据分成训练数据和测试数据,我们直接在整个数据上生成模型。

    67200

    数据分享|R语言逻辑回归、Naive Bayes贝叶斯、决策树、随机森林算法预测心脏病|附代码数据

    我们在这个问题上使用的算法是: 二元逻辑回归 Naive Bayes算法 决策树 随机森林 数据集的描述: 该数据有303个观察值和14个变量。每个观察值都包含关于个人的以下信息。...01 02 03 04 执行机器学习算法 Logistic回归 首先,我们将数据集分为训练数据(75%)和测试数据(25%)。...pred1ifelse(pred<0.6,"No","Yes") # 训练数据的准确性 acc_tr 从训练数据的混淆矩阵中,我们知道模型有88.55%的准确性。...现在在测试数据上验证该模型 predict(type = "response") ## type = "response "是用来获得患有心脏病的概率的结果。...test$pred<-NULL 在随机森林中,我们不需要将数据分成训练数据和测试数据,我们直接在整个数据上生成模型。

    32910

    数据分享|R语言逻辑回归、Naive Bayes贝叶斯、决策树、随机森林算法预测心脏病|附代码数据

    我们在这个问题上使用的算法是: 二元逻辑回归 Naive Bayes算法 决策树 随机森林 数据集的描述: 该数据有303个观察值和14个变量。每个观察值都包含关于个人的以下信息。...Logistic回归 首先,我们将数据集分为训练数据(75%)和测试数据(25%)。...pred1ifelse(pred<0.6,"No","Yes") # 训练数据的准确性 acc_tr 从训练数据的混淆矩阵中,我们知道模型有88.55%的准确性。...现在在测试数据上验证该模型 predict(type = "response") ## type = "response "是用来获得患有心脏病的概率的结果。...test$pred<-NULL 在随机森林中,我们不需要将数据分成训练数据和测试数据,我们直接在整个数据上生成模型。

    52200

    转载 | 仓储库存选品问题的商品向量化解决方案

    一次下单同时购买多个商品,最后却被拆分成多个订单包裹陆续收货,这样的情况不知道您是否遇见过。 ?...图1 门前堆放的因拆单导致的多个包裹 在这篇文章中,我们将结合在京东的实践经验,分享我们是如何通过算法优化在仓配网络中的不同节点的商品库存分配,来减少以上这样给客户带来困扰的情况。...否则,将任何一个商品包含在仓库中的好处就会消失(考虑一个产品的概率为1而另一个产品为0的情况,这导致不拆单的概率为0)。 算法表现评估 我们在三个主要区域仓库测试了SKU2Vec算法。...我们如下所述以滚动的方式评估算法,其中2周的数据用作训练集,并且使用下周的订单对结果进行基准测试。 ?...在这篇文章中,我们展示了如何使用最先进的方法,如通过神经网络的商品嵌入算法来解决同时具有预测和优化性质的问题。这篇文章是关于存货布局问题的两个系列博客文章中的第一篇。

    1.6K31

    预测建模、监督机器学习和模式分类概览

    原始数据采集和特征提取 当我们下载完Iris数据集后,我们注意到,它已经具有“良好的结构”了,看来是R.A.Fisher已经为我们做了一些初步的“预处理”了。...采样 假设我们从原始数据中提取到了某些特征(在这里:萼片宽度,萼片长度,花瓣宽度和花瓣长度),我们现在将把我们的数据随机分成训练和测试数据集。...训练数据集将被用于训练模型,而测试数据集的作用是评价每次训练完成后最终模型的性能。 重要的是,我们对测试数据集只使用一次,这样在我们计算预测误差指标的时候可以避免过度拟合。...交叉验证有许多种,最常见的一种很可能是k折交叉验证了。 在k-折交叉验证中,原始训练数据集被分成k个不同的子集(即所谓的“折叠”),其中,1个折叠被保留作为测试集,而另外的K-1个折叠被用于训练模型。...我们必须要记住其中很重要的一点:如果我们在训练集上使用了任何一种规范化或变换技术,那么我们就必须在测试集和未知数据集上使用相同的方法。

    71640

    临床预测模型—基于dcurves包的临床决策曲线(DCA)绘制学习

    左图:训练集(Train Dataset): 高于 Treat All 和 Treat None 的区域, 在低于大约35%的概率阈值范围内,蓝色的模型曲线始终高于红色和绿色的曲线,这表明在这个阈值范围内...右图:验证集(Test Dataset): 表现与训练集类似:验证集中,模型在0-40%的概率阈值范围内,也能提供比“Treat All”或“Treat None”更高的净收益。...生存数据(cox)# 拟合训练集的模型fit_train 的结构:横轴为“Threshold Probability”(阈值概率):表示模型预测某个结果(例如,病人存活或死亡)的概率。图中的阈值从0%到60%。...# 验证集# 需要使用训练集的数据去预测test数据# 计算12,24,36个月的概率test$prob12 <- c(1-(summary(survfit(fit_train, newdata=test

    18810

    【R语言】用gbm包来提升决策树能力

    这样反复迭代就可以找到一个使损失函数的期望达到最小的模型。在训练基学习器时可以使用再抽样方法,此时就称之为 随机梯度提升算法stochastic gradient boosting 。...gbm作者的经验法则是设置shrinkage参数在0.01-0.001之间,而n.trees参数在3000-10000之间。 下面我们用mlbench包中的数据集来看一下gbm包的使用。...其中响应变量为diabetes,即病人的糖尿病诊断是阳性还是阴性。...# 加载包和数据library(gbm)data(PimaIndiansDiabetes2,package='mlbench')# 将响应变量转为0-1格式data PimaIndiansDiabetes2data...提升算法继承了单一决策树的优点,例如:能处理缺失数据,对于噪声数据不敏感,但又摒弃了它的缺点,使之能拟合复杂的非线性关系,精确度大为提高。通过控制迭代次数能控制过度拟合,计算速度快。

    4.1K41
    领券