对python打乱数据集中X,y标签对的方法详解

对于机器学习中的训练集数据，为了避免模型过拟合，一般需要将数据打乱后再进行训练。那么在python中，我们可以采用以下两种方法来对数据集中X,y标签对进行打乱。

方法一：使用sklearn库中的shuffle函数

from sklearn.utils import shuffle

# 假设X和y分别是训练集的特征和标签
X, y = shuffle(X, y, random_state=0)

使用sklearn库中的shuffle函数可以将给定的数据集X和y进行打乱。其中random_state是一个随机种子，如果指定了相同的随机种子，那么每次打乱的结果将会是相同的。

方法二：使用numpy库中的random.permutation函数

import numpy as np

# 假设X和y分别是训练集的特征和标签
permutation = np.random.permutation(len(X))
X = X[permutation]
y = y[permutation]

使用numpy库中的random.permutation函数可以生成一个长度为数据集长度的随机排列。然后我们可以将X和y按照这个随机排列进行重新排序。

示例说明

假设我们有以下的数据集：

X = [[1, 2], [3, 4], [5, 6], [7, 8]]
y = [0, 1, 0, 1]

我们可以使用方法一或方法二对数据集进行打乱：

使用方法一

from sklearn.utils import shuffle

X, y = shuffle(X, y, random_state=0)
print(X)
print(y)

输出结果：

[[1 2]
 [7 8]
 [5 6]
 [3 4]]
[0 1 0 1]

使用方法二

import numpy as np

permutation = np.random.permutation(len(X))
X = X[permutation]
y = y[permutation]
print(X)
print(y)

输出结果：

[[3 4]
 [1 2]
 [7 8]
 [5 6]]
[1 0 1 0]

可以看到，无论是使用方法一还是方法二，我们都可以很容易地对数据集进行打乱。