scikit-learnはじめにscikit-learnのtrain_test_splitという関数を使うと、データセットを訓練データをテストデータに簡単に分割できます。scikit-learnに付属している数字手書き文字のデータセットを使用した例を紹介します。importとデータセットの用意まずはtrain_test_split関数をimportし、説明に使うデータセットを用意します。私はscikit-learnのバージョン0.19.1を使用していますが、以前のバージョンではtrain_test_splitはsklearn.cross_validationにて定義されているので注意してください。importする必要があるようです。digits.target)実行結果はこんな形です。1797個のデータがロードされ、digits.dataに学習に使うデータ、digits.targetに正解ラベルが格納されている様子が確認できます。8]test_train_splitで分割train_test_split関数の第1引数に入力データ、第2引数に正解ラベルの配列を渡します。test_sizeではテストデータのサイズ(割合)を0.0~1.0の実数で指定できます。20%をテストデータとして取り分けるには、次のようにします。test_size=0.2)訓練データの入力と正解ラベルがX_trainとT_trainに、テストデータの入力と正解ラベルはX_testとT_testに格納されます。試しに入力データのサイズを見てみると、確かに8:2に分割されています。360実際に訓練データの中身を表示して確認してみます。4]順番がシャッフルされデータが分割されています。shuffle=False)とすると順番を保存したままデータセットを分割してくれます。以上、小粒ネタですがメモ代わりに記事に残しておきました。PytorchでMNISTをやってみたいと思います。アーカイブおすすめの本はてなブログをはじめよう!kanohkさんは、はてなブログを使っています。ブログを報告するスターをつけました引用をストックしましたストック一覧を見る閉じる引用するにはまずログインしてくださいログイン閉じる引用をストックできませんでした。再度お試しください閉じる限定公開記事のため引用できません。