Python机器学习数据预处理：读取txt数据文件并切分为训练和测试数据集 - 好文

背景信息

在使用Python进行机器学习时，经常需要自己完成数据的预处理，本节主要实现对txt文本数据的读取，该文本满足如下要求：

* 每行为一条样本数据，包括特征值与标签，标签在最后
* 样本数据的特征值之间以及标签之间使用,分割
* 文本末尾无空行（在人为编辑过程中很容易在末尾加入空行，要检查并删除）
本文先给出实现代码，最后以Iris数据集为例说明如何使用。

代码实现
# 引入所需包 import numpy as np import random
#读取数据函数,输入为数据文件名和训练、测试切分比率，返回为list类型的训练数据集和测试数据集 def loadData(fileName,ratio):
trainingData=[] testData=[] with open(fileName) as txtData:
lines=txtData.readlines() for line in lines: lineData=line.strip().split(',')
#去除空白和逗号“,” if random.random()<ratio: #数据集分割比例 trainingData.append(lineData)
#训练数据集列表 else: testData.append(lineData) #测试数据集列表 return trainingData,testData
#输入为list类型数据,分割为特征和标签两部分，返回为np.narray类型的特征数组和标签数组 def splitData(dataSet):
character=[] label=[] for i in range(len(dataSet)): character.append([float(tk)
for tk in dataSet[i][:-1]]) label.append(dataSet[i][-1]) return
np.array(character),np.array(label)
使用样例

* 使用的数据集：Iris数据集，样例如下所示：4.8,3.0,1.4,0.3,Iris-setosa
5.1,3.8,1.6,0.2,Iris-setosa 4.6,3.2,1.4,0.2,Iris-setosa
5.3,3.7,1.5,0.2,Iris-setosa 5.0,3.3,1.4,0.2,Iris-setosa
7.0,3.2,4.7,1.4,Iris-versicolor 6.4,3.2,4.5,1.5,Iris-versicolor
6.9,3.1,4.9,1.5,Iris-versicolor 5.5,2.3,4.0,1.3,Iris-versicolor
6.5,2.8,4.6,1.5,Iris-versicolor
* 测试代码iris_file='/book/iris.data' ratio=0.7 trainingData,
testData=loadData(iris_file,ratio) ##加载文件，按一定比率切分为训练样本和测试样本
trainingCharacter,trainingLabel=splitData(trainingData) #将训练样本切分为数据和标签两个数组
testCharacter,testLabel=splitData(testData) #将测试样本切分为数据和标签两个数组

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