将数据集拆分为训练并使用 tensorflow 进行测试
split dataset into train and test using tensorflow
我想将我的完整数据集（每个原始数据都有多个特征）拆分为训练集和测试集。除了使用 scikit-learn 的 train-test-split 之外，还有其他正确的方法来拆分我的数据吗？以及我需要在拆分时洗牌我的数据。
（如果建议的方法是基于tensorflow，那就更好了。）
试试这个代码：
import tensorflow as tf
input = tf.random.uniform([100, 5], 0, 10, dtype=tf.int32)
input = tf.random.shuffle(input)
train_ds = input[:90]
test_ds = input[-10:]
我想将我的完整数据集（每个原始数据都有多个特征）拆分为训练集和测试集。除了使用 scikit-learn 的 train-test-split 之外，还有其他正确的方法来拆分我的数据吗？以及我需要在拆分时洗牌我的数据。 （如果建议的方法是基于tensorflow，那就更好了。）
试试这个代码：
import tensorflow as tf
input = tf.random.uniform([100, 5], 0, 10, dtype=tf.int32)
input = tf.random.shuffle(input)
train_ds = input[:90]
test_ds = input[-10:]