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train_index = numpy.random.choice(data.shape[0], size=n_tr, replace=False, p=None)解释

时间: 2024-05-16 11:20:01 浏览: 137
这段代码使用了NumPy库中的random.choice函数,其作用是从数据集中随机选择一定数量的样本作为训练集,并返回这些样本的索引。具体来说: - data.shape[0] 表示数据集中样本的数量。 - size=n_tr 表示选择的样本数量,其中n_tr是一个指定的整数值。 - replace=False 表示不进行重复采样,即每个样本只会被选择一次。 - p=None 表示每个样本被选择的概率都相同,即均匀分布采样。如果需要按照某种概率分布进行采样,可以通过指定一个概率数组来实现。 最终,train_index变量会存储被选中的样本的索引,可以根据这些索引从原始数据集中获取对应的数据。
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