我如何最好地使用 Python 中的 train_test_split 进行 %80 训练、%10 验证和 %10% 测试拆分？
How do I best make %80 train, %10 validation, and %10 percent test splits using train_test_split in Python?
如何使用 Python 中的 train_test_split 最好地进行 %80 训练、%10 验证和 %10% 测试拆分？是否有一种通用的方法可以在创建后可视化此拆分？
from sklearn.model_selection import train_test_split
# Splitting the data by a percentage
train_data, test_data = train_test_split(mid_prices, train_size=0.8, test_size=0.2, shuffle=False)
初步将数据分成80%和20%。 80% 用于训练，其余 20% 用于测试和验证。
train_data, rest_data = train_test_split(mid_prices, train_size=0.8, shuffle=False)
现在您可以将剩余的数据分成 50%，每个数据有 10% 的验证和 10% 的测试。
validation_data, test_data = train_test_split(rest_data, test_size=0.5, shuffle=False)
如何使用 Python 中的 train_test_split 最好地进行 %80 训练、%10 验证和 %10% 测试拆分？是否有一种通用的方法可以在创建后可视化此拆分？
from sklearn.model_selection import train_test_split
# Splitting the data by a percentage
train_data, test_data = train_test_split(mid_prices, train_size=0.8, test_size=0.2, shuffle=False)
初步将数据分成80%和20%。 80% 用于训练，其余 20% 用于测试和验证。
train_data, rest_data = train_test_split(mid_prices, train_size=0.8, shuffle=False)
现在您可以将剩余的数据分成 50%，每个数据有 10% 的验证和 10% 的测试。
validation_data, test_data = train_test_split(rest_data, test_size=0.5, shuffle=False)